Overview

Dataset statistics

Number of variables80
Number of observations4502
Missing cells36229
Missing cells (%)10.1%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory27.1 MiB
Average record size in memory6.2 KiB

Variable types

Numeric18
Text11
URL1
Categorical15
Unsupported4
Boolean30
Path1

Alerts

ac has constant value "False"Constant
category_ga_listing_type has constant value "sale"Constant
category_is_rent has constant value "False"Constant
is_rental has constant value "False"Constant
is_daily_rental has constant value "False"Constant
has_img has constant value "True"Constant
rega_licensed has constant value "True"Constant
user_verified has constant value "True"Constant
ad_license_number is highly overall correlated with create_time and 6 other fieldsHigh correlation
apartment_in_villa is highly overall correlated with meter_priceHigh correlation
area_sqm is highly overall correlated with city and 8 other fieldsHigh correlation
backyard is highly overall correlated with driver_room and 6 other fieldsHigh correlation
basement is highly overall correlated with floor_level and 1 other fieldsHigh correlation
boosted is highly overall correlated with meter_priceHigh correlation
car_entrance is highly overall correlated with lift and 2 other fieldsHigh correlation
category_description is highly overall correlated with category_en and 12 other fieldsHigh correlation
category_en is highly overall correlated with category_description and 12 other fieldsHigh correlation
category_ga_property_category is highly overall correlated with category_description and 12 other fieldsHigh correlation
category_id is highly overall correlated with category_description and 8 other fieldsHigh correlation
category_index is highly overall correlated with category_description and 9 other fieldsHigh correlation
category_keywords is highly overall correlated with category_description and 12 other fieldsHigh correlation
category_name is highly overall correlated with category_description and 12 other fieldsHigh correlation
category_plural is highly overall correlated with category_description and 12 other fieldsHigh correlation
category_uri is highly overall correlated with category_description and 12 other fieldsHigh correlation
city is highly overall correlated with area_sqm and 19 other fieldsHigh correlation
create_time is highly overall correlated with ad_license_number and 3 other fieldsHigh correlation
deed_area is highly overall correlated with area_sqm and 7 other fieldsHigh correlation
direction is highly overall correlated with area_sqm and 10 other fieldsHigh correlation
drainage_availability is highly overall correlated with meter_price and 1 other fieldsHigh correlation
driver_room is highly overall correlated with backyard and 3 other fieldsHigh correlation
duplex is highly overall correlated with floor_level and 1 other fieldsHigh correlation
electrical_availability is highly overall correlated with meter_priceHigh correlation
floor_level is highly overall correlated with backyard and 9 other fieldsHigh correlation
furnished is highly overall correlated with meter_priceHigh correlation
has_video is highly overall correlated with meter_priceHigh correlation
id is highly overall correlated with ad_license_number and 3 other fieldsHigh correlation
is_auction is highly overall correlated with ad_license_number and 16 other fieldsHigh correlation
is_sale is highly overall correlated with ad_license_number and 16 other fieldsHigh correlation
last_update is highly overall correlated with meter_priceHigh correlation
latitude is highly overall correlated with city and 6 other fieldsHigh correlation
lift is highly overall correlated with car_entrance and 6 other fieldsHigh correlation
longitude is highly overall correlated with city and 8 other fieldsHigh correlation
maid_room is highly overall correlated with backyard and 6 other fieldsHigh correlation
meter_price is highly overall correlated with ad_license_number and 46 other fieldsHigh correlation
num_bathrooms is highly overall correlated with area_sqm and 8 other fieldsHigh correlation
num_bedrooms is highly overall correlated with area_sqm and 2 other fieldsHigh correlation
num_kitchens is highly overall correlated with area_sqm and 3 other fieldsHigh correlation
num_living_rooms is highly overall correlated with backyard and 3 other fieldsHigh correlation
num_rooms is highly overall correlated with area_sqm and 5 other fieldsHigh correlation
playground is highly overall correlated with floor_level and 2 other fieldsHigh correlation
pool is highly overall correlated with floor_level and 1 other fieldsHigh correlation
premium is highly overall correlated with floor_level and 2 other fieldsHigh correlation
price is highly overall correlated with area_sqm and 5 other fieldsHigh correlation
private_roof is highly overall correlated with meter_price and 1 other fieldsHigh correlation
published_at is highly overall correlated with ad_license_number and 3 other fieldsHigh correlation
sale_type is highly overall correlated with ad_license_number and 16 other fieldsHigh correlation
special_entrance is highly overall correlated with car_entrance and 2 other fieldsHigh correlation
stairs is highly overall correlated with backyard and 5 other fieldsHigh correlation
street_width is highly overall correlated with floor_level and 2 other fieldsHigh correlation
two_entrances is highly overall correlated with city and 7 other fieldsHigh correlation
user_paid_tier is highly overall correlated with is_auction and 3 other fieldsHigh correlation
verified is highly overall correlated with city and 4 other fieldsHigh correlation
water_availability is highly overall correlated with drainage_availability and 1 other fieldsHigh correlation
furnished is highly imbalanced (89.1%)Imbalance
duplex is highly imbalanced (96.1%)Imbalance
maid_room is highly imbalanced (65.9%)Imbalance
driver_room is highly imbalanced (82.6%)Imbalance
pool is highly imbalanced (93.4%)Imbalance
basement is highly imbalanced (97.1%)Imbalance
backyard is highly imbalanced (61.1%)Imbalance
playground is highly imbalanced (99.7%)Imbalance
stairs is highly imbalanced (63.0%)Imbalance
electrical_availability is highly imbalanced (95.5%)Imbalance
private_roof is highly imbalanced (68.8%)Imbalance
apartment_in_villa is highly imbalanced (76.7%)Imbalance
city is highly imbalanced (62.8%)Imbalance
sale_type is highly imbalanced (98.5%)Imbalance
is_sale is highly imbalanced (98.5%)Imbalance
is_auction is highly imbalanced (98.5%)Imbalance
verified is highly imbalanced (97.7%)Imbalance
boosted is highly imbalanced (89.4%)Imbalance
premium is highly imbalanced (99.2%)Imbalance
has_video is highly imbalanced (81.2%)Imbalance
user_paid_tier is highly imbalanced (77.8%)Imbalance
meter_price has 4498 (99.9%) missing valuesMissing
price_2_payments has 4502 (100.0%) missing valuesMissing
price_4_payments has 4502 (100.0%) missing valuesMissing
price_12_payments has 4502 (100.0%) missing valuesMissing
rnpl_monthly_price has 4502 (100.0%) missing valuesMissing
num_bedrooms has 270 (6.0%) missing valuesMissing
num_bathrooms has 1933 (42.9%) missing valuesMissing
num_living_rooms has 1940 (43.1%) missing valuesMissing
num_kitchens has 2488 (55.3%) missing valuesMissing
floor_level has 2689 (59.7%) missing valuesMissing
street_width has 3048 (67.7%) missing valuesMissing
direction has 837 (18.6%) missing valuesMissing
plan_no has 72 (1.6%) missing valuesMissing
company_name has 123 (2.7%) missing valuesMissing
user_paid_tier has 58 (1.3%) missing valuesMissing
videos has 129 (2.9%) missing valuesMissing
area_sqm is highly skewed (γ1 = 42.36337088)Skewed
deed_area is highly skewed (γ1 = 42.28076422)Skewed
num_rooms is highly skewed (γ1 = 43.31507757)Skewed
meter_price is uniformly distributedUniform
id has unique valuesUnique
url has unique valuesUnique
price_2_payments is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysisUnsupported
price_4_payments is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysisUnsupported
price_12_payments is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysisUnsupported
rnpl_monthly_price is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysisUnsupported
num_living_rooms has 224 (5.0%) zerosZeros
floor_level has 433 (9.6%) zerosZeros

Reproduction

Analysis started2025-12-31 17:54:31.308122
Analysis finished2025-12-31 17:55:04.953119
Duration33.64 seconds
Software versionydata-profiling vv4.18.0
Download configurationconfig.json

Variables

id
Real number (ℝ)

High correlation  Unique 

Distinct4502
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean6439869.3
Minimum6148647
Maximum6525571
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size70.3 KiB
2025-12-31T20:55:05.017324image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum6148647
5-th percentile6312498.8
Q16387380.5
median6459312
Q36501946.2
95-th percentile6521298.9
Maximum6525571
Range376924
Interquartile range (IQR)114565.75

Descriptive statistics

Standard deviation71069.08
Coefficient of variation (CV)0.011035795
Kurtosis-0.51153799
Mean6439869.3
Median Absolute Deviation (MAD)49183
Skewness-0.70778981
Sum2.8992291 × 1010
Variance5.0508141 × 109
MonotonicityNot monotonic
2025-12-31T20:55:05.117336image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
64539431
 
< 0.1%
65029981
 
< 0.1%
64286441
 
< 0.1%
64959841
 
< 0.1%
65131481
 
< 0.1%
63954121
 
< 0.1%
64970661
 
< 0.1%
65019601
 
< 0.1%
64925211
 
< 0.1%
65007651
 
< 0.1%
Other values (4492)4492
99.8%
ValueCountFrequency (%)
61486471
< 0.1%
61553221
< 0.1%
61733701
< 0.1%
61763641
< 0.1%
61803961
< 0.1%
61828891
< 0.1%
61922021
< 0.1%
61956751
< 0.1%
61981421
< 0.1%
62000231
< 0.1%
ValueCountFrequency (%)
65255711
< 0.1%
65254151
< 0.1%
65253921
< 0.1%
65253581
< 0.1%
65253241
< 0.1%
65253171
< 0.1%
65252881
< 0.1%
65252791
< 0.1%
65252561
< 0.1%
65252441
< 0.1%

title
Text

Distinct2231
Distinct (%)49.6%
Missing8
Missing (%)0.2%
Memory size1.5 MiB
2025-12-31T20:55:05.367166image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

Length

Max length105
Median length97
Mean length70.226524
Min length34

Characters and Unicode

Total characters315598
Distinct characters52
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1690 ?
Unique (%)37.6%

Sample

1st rowدور للبيع في شارع شهيد الدين ثم الوطن فهد ابراهيم علي اب, حي النرجس, مدينه الرياض, منطقه الرياض
2nd rowفيلا للبيع في شارع احمد بن حيان, حي الملقا, مدينه الرياض, منطقه الرياض
3rd rowشقه للبيع في شارع الغاير, حي المروج, مدينه ابها, منطقه عسير
4th rowشقه للبيع في شارع السالميه, حي البحيره, مدينه ابها, منطقه عسير
5th rowشقه للبيع في شارع وادي التلاعه, حي الروضه, مدينه ابها, منطقه عسير
ValueCountFrequency (%)
الرياض5281
 
9.3%
مدينه4497
 
7.9%
في4494
 
7.9%
للبيع4494
 
7.9%
حي4473
 
7.9%
شارع4277
 
7.5%
منطقه4198
 
7.4%
شقه2305
 
4.1%
فيلا1297
 
2.3%
مكه1079
 
1.9%
Other values (2070)20368
35.9%
2025-12-31T20:55:05.698172image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
52269
16.6%
ا33720
10.7%
ي32945
10.4%
ل27825
 
8.8%
ه20322
 
6.4%
م18137
 
5.7%
ر16409
 
5.2%
ن13532
 
4.3%
,13145
 
4.2%
ع11312
 
3.6%
Other values (42)75982
24.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown)315598
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
52269
16.6%
ا33720
10.7%
ي32945
10.4%
ل27825
 
8.8%
ه20322
 
6.4%
م18137
 
5.7%
ر16409
 
5.2%
ن13532
 
4.3%
,13145
 
4.2%
ع11312
 
3.6%
Other values (42)75982
24.1%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown)315598
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
52269
16.6%
ا33720
10.7%
ي32945
10.4%
ل27825
 
8.8%
ه20322
 
6.4%
م18137
 
5.7%
ر16409
 
5.2%
ن13532
 
4.3%
,13145
 
4.2%
ع11312
 
3.6%
Other values (42)75982
24.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown)315598
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
52269
16.6%
ا33720
10.7%
ي32945
10.4%
ل27825
 
8.8%
ه20322
 
6.4%
م18137
 
5.7%
ر16409
 
5.2%
ن13532
 
4.3%
,13145
 
4.2%
ع11312
 
3.6%
Other values (42)75982
24.1%

url
URL

Unique 

Distinct4502
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.3 MiB
https://sa.aqar.fm/شقق-للبيع/الرياض/شرق-الرياض/حي-الرمال/شارع-سلطان-بن-نمر-حي-الرمال-مدينه-الرياض-منطقه-الرياض-6453943
 
1
https://sa.aqar.fm/دور-للبيع/الرياض/شمال-الرياض/حي-النرجس/شارع-شهيد-الدين-ثم-الوطن-فهد-ابراهيم-علي-اب-حي-النرجس-مدينه-الرياض-منطقه-الرياض-6502998
 
1
https://sa.aqar.fm/فلل-للبيع/الرياض/شمال-الرياض/حي-الملقا/شارع-احمد-بن-حيان-حي-الملقا-مدينه-الرياض-منطقه-الرياض-6428644
 
1
https://sa.aqar.fm/شقق-للبيع/ابها/حي-دره-المنسك/شارع-الغاير-حي-المروج-مدينه-ابها-منطقه-عسير-6495984
 
1
https://sa.aqar.fm/شقق-للبيع/ابها/حي-ابها-الجديده/شارع-السالميه-حي-البحيره-مدينه-ابها-منطقه-عسير-6513148
 
1
Other values (4497)
4497 
ValueCountFrequency (%)
https://sa.aqar.fm/شقق-للبيع/الرياض/شرق-الرياض/حي-الرمال/شارع-سلطان-بن-نمر-حي-الرمال-مدينه-الرياض-منطقه-الرياض-64539431
 
< 0.1%
https://sa.aqar.fm/دور-للبيع/الرياض/شمال-الرياض/حي-النرجس/شارع-شهيد-الدين-ثم-الوطن-فهد-ابراهيم-علي-اب-حي-النرجس-مدينه-الرياض-منطقه-الرياض-65029981
 
< 0.1%
https://sa.aqar.fm/فلل-للبيع/الرياض/شمال-الرياض/حي-الملقا/شارع-احمد-بن-حيان-حي-الملقا-مدينه-الرياض-منطقه-الرياض-64286441
 
< 0.1%
https://sa.aqar.fm/شقق-للبيع/ابها/حي-دره-المنسك/شارع-الغاير-حي-المروج-مدينه-ابها-منطقه-عسير-64959841
 
< 0.1%
https://sa.aqar.fm/شقق-للبيع/ابها/حي-ابها-الجديده/شارع-السالميه-حي-البحيره-مدينه-ابها-منطقه-عسير-65131481
 
< 0.1%
https://sa.aqar.fm/شقق-للبيع/ابها/حي-القريقر/شارع-وادي-التلاعه-حي-الروضه-مدينه-ابها-منطقه-عسير-63954121
 
< 0.1%
https://sa.aqar.fm/دور-للبيع/الرياض/غرب-الرياض/حي-السويدي/شارع-المداره-حي-السويدي-مدينه-الرياض-منطقه-الرياض-64970661
 
< 0.1%
https://sa.aqar.fm/شقق-للبيع/الرياض/غرب-الرياض/حي-طويق/شارع-ابان-البجلي-حي-طويق-مدينه-الرياض-منطقه-الرياض-65019601
 
< 0.1%
https://sa.aqar.fm/شقق-للبيع/جده/شمال-جده/حي-السلامه/شارع-البر-كاتي-حي-السلامه-مدينه-جده-منطقه-مكه-المكرمه-64925211
 
< 0.1%
https://sa.aqar.fm/شقق-للبيع/جده/جنوب-جده/حي-الجامعه/شارع-عمر-الخردلي-حي-الجامعه-مدينه-جده-منطقه-مكه-المكرمه-65007651
 
< 0.1%
Other values (4492)4492
99.8%
ValueCountFrequency (%)
https4502
100.0%
ValueCountFrequency (%)
sa.aqar.fm4502
100.0%
ValueCountFrequency (%)
/شقق-للبيع/الرياض/شرق-الرياض/حي-الرمال/شارع-سلطان-بن-نمر-حي-الرمال-مدينه-الرياض-منطقه-الرياض-64539431
 
< 0.1%
/دور-للبيع/الرياض/شمال-الرياض/حي-النرجس/شارع-شهيد-الدين-ثم-الوطن-فهد-ابراهيم-علي-اب-حي-النرجس-مدينه-الرياض-منطقه-الرياض-65029981
 
< 0.1%
/فلل-للبيع/الرياض/شمال-الرياض/حي-الملقا/شارع-احمد-بن-حيان-حي-الملقا-مدينه-الرياض-منطقه-الرياض-64286441
 
< 0.1%
/شقق-للبيع/ابها/حي-دره-المنسك/شارع-الغاير-حي-المروج-مدينه-ابها-منطقه-عسير-64959841
 
< 0.1%
/شقق-للبيع/ابها/حي-ابها-الجديده/شارع-السالميه-حي-البحيره-مدينه-ابها-منطقه-عسير-65131481
 
< 0.1%
/شقق-للبيع/ابها/حي-القريقر/شارع-وادي-التلاعه-حي-الروضه-مدينه-ابها-منطقه-عسير-63954121
 
< 0.1%
/دور-للبيع/الرياض/غرب-الرياض/حي-السويدي/شارع-المداره-حي-السويدي-مدينه-الرياض-منطقه-الرياض-64970661
 
< 0.1%
/شقق-للبيع/الرياض/غرب-الرياض/حي-طويق/شارع-ابان-البجلي-حي-طويق-مدينه-الرياض-منطقه-الرياض-65019601
 
< 0.1%
/شقق-للبيع/جده/شمال-جده/حي-السلامه/شارع-البر-كاتي-حي-السلامه-مدينه-جده-منطقه-مكه-المكرمه-64925211
 
< 0.1%
/شقق-للبيع/جده/جنوب-جده/حي-الجامعه/شارع-عمر-الخردلي-حي-الجامعه-مدينه-جده-منطقه-مكه-المكرمه-65007651
 
< 0.1%
Other values (4492)4492
99.8%
ValueCountFrequency (%)
4502
100.0%
ValueCountFrequency (%)
4502
100.0%

price
Real number (ℝ)

High correlation 

Distinct404
Distinct (%)9.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean1257642
Minimum465
Maximum40000000
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size70.3 KiB
2025-12-31T20:55:05.766635image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum465
5-th percentile360000
Q1570000
median840000
Q31400000
95-th percentile3400000
Maximum40000000
Range39999535
Interquartile range (IQR)830000

Descriptive statistics

Standard deviation1553106.1
Coefficient of variation (CV)1.2349349
Kurtosis149.82177
Mean1257642
Median Absolute Deviation (MAD)310000
Skewness9.249425
Sum5.6619044 × 109
Variance2.4121384 × 1012
MonotonicityNot monotonic
2025-12-31T20:55:05.848722image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
750000202
 
4.5%
850000179
 
4.0%
650000108
 
2.4%
800000105
 
2.3%
550000104
 
2.3%
950000103
 
2.3%
110000087
 
1.9%
90000078
 
1.7%
53000071
 
1.6%
60000068
 
1.5%
Other values (394)3397
75.5%
ValueCountFrequency (%)
4651
 
< 0.1%
572.51
 
< 0.1%
6501
 
< 0.1%
200001
 
< 0.1%
990001
 
< 0.1%
1000006
0.1%
2000002
 
< 0.1%
2300001
 
< 0.1%
2350001
 
< 0.1%
2400001
 
< 0.1%
ValueCountFrequency (%)
400000001
< 0.1%
260000001
< 0.1%
250000001
< 0.1%
230000001
< 0.1%
210000001
< 0.1%
205710001
< 0.1%
200000001
< 0.1%
180000001
< 0.1%
160000001
< 0.1%
155000001
< 0.1%

meter_price
Categorical

High correlation  Missing  Uniform 

Distinct4
Distinct (%)100.0%
Missing4498
Missing (%)99.9%
Memory size281.4 KiB
52.0
24.0
75.0
5181.0

Length

Max length6
Median length4
Mean length4.5
Min length4

Characters and Unicode

Total characters18
Distinct characters8
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique4 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row52.0
2nd row24.0
3rd row75.0
4th row5181.0

Common Values

ValueCountFrequency (%)
52.01
 
< 0.1%
24.01
 
< 0.1%
75.01
 
< 0.1%
5181.01
 
< 0.1%
(Missing)4498
99.9%

Length

2025-12-31T20:55:05.928175image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-12-31T20:55:05.994759image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
52.01
25.0%
24.01
25.0%
75.01
25.0%
5181.01
25.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
04
22.2%
.4
22.2%
53
16.7%
22
11.1%
12
11.1%
41
 
5.6%
71
 
5.6%
81
 
5.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown)18
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
04
22.2%
.4
22.2%
53
16.7%
22
11.1%
12
11.1%
41
 
5.6%
71
 
5.6%
81
 
5.6%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown)18
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
04
22.2%
.4
22.2%
53
16.7%
22
11.1%
12
11.1%
41
 
5.6%
71
 
5.6%
81
 
5.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown)18
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
04
22.2%
.4
22.2%
53
16.7%
22
11.1%
12
11.1%
41
 
5.6%
71
 
5.6%
81
 
5.6%

price_2_payments
Unsupported

Missing  Rejected  Unsupported 

Missing4502
Missing (%)100.0%
Memory size70.3 KiB

price_4_payments
Unsupported

Missing  Rejected  Unsupported 

Missing4502
Missing (%)100.0%
Memory size70.3 KiB

price_12_payments
Unsupported

Missing  Rejected  Unsupported 

Missing4502
Missing (%)100.0%
Memory size70.3 KiB

rnpl_monthly_price
Unsupported

Missing  Rejected  Unsupported 

Missing4502
Missing (%)100.0%
Memory size70.3 KiB

area_sqm
Real number (ℝ)

High correlation  Skewed 

Distinct523
Distinct (%)11.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean635.42226
Minimum24
Maximum576433
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size70.3 KiB
2025-12-31T20:55:06.072315image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum24
5-th percentile97
Q1133
median192
Q3303
95-th percentile644.95
Maximum576433
Range576409
Interquartile range (IQR)170

Descriptive statistics

Standard deviation11380.207
Coefficient of variation (CV)17.909677
Kurtosis1945.904
Mean635.42226
Median Absolute Deviation (MAD)66.5
Skewness42.363371
Sum2860671
Variance1.2950912 × 108
MonotonicityNot monotonic
2025-12-31T20:55:06.161241image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
200184
 
4.1%
30077
 
1.7%
31272
 
1.6%
13367
 
1.5%
33067
 
1.5%
12963
 
1.4%
13057
 
1.3%
12048
 
1.1%
14047
 
1.0%
15047
 
1.0%
Other values (513)3773
83.8%
ValueCountFrequency (%)
243
0.1%
442
 
< 0.1%
461
 
< 0.1%
591
 
< 0.1%
601
 
< 0.1%
611
 
< 0.1%
621
 
< 0.1%
681
 
< 0.1%
696
0.1%
703
0.1%
ValueCountFrequency (%)
5764331
 
< 0.1%
4362501
 
< 0.1%
1570001
 
< 0.1%
1371401
 
< 0.1%
772061
 
< 0.1%
500004
0.1%
310621
 
< 0.1%
219091
 
< 0.1%
112501
 
< 0.1%
100003
0.1%

deed_area
Real number (ℝ)

High correlation  Skewed 

Distinct1757
Distinct (%)39.1%
Missing6
Missing (%)0.1%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean756.263
Minimum24.73
Maximum576433
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size70.3 KiB
2025-12-31T20:55:06.241806image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum24.73
5-th percentile107.91
Q1150.06
median225.045
Q3400
95-th percentile1023.42
Maximum576433
Range576408.27
Interquartile range (IQR)249.94

Descriptive statistics

Standard deviation11389.835
Coefficient of variation (CV)15.06068
Kurtosis1940.1223
Mean756.263
Median Absolute Deviation (MAD)95.925
Skewness42.280764
Sum3400158.4
Variance1.2972834 × 108
MonotonicityNot monotonic
2025-12-31T20:55:06.320923image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
20083
 
1.8%
30068
 
1.5%
312.560
 
1.3%
75058
 
1.3%
330.4152
 
1.2%
133.6449
 
1.1%
60045
 
1.0%
37539
 
0.9%
45036
 
0.8%
36036
 
0.8%
Other values (1747)3970
88.2%
ValueCountFrequency (%)
24.733
0.1%
44.041
 
< 0.1%
44.071
 
< 0.1%
461
 
< 0.1%
59.171
 
< 0.1%
60.71
 
< 0.1%
61.741
 
< 0.1%
62.21
 
< 0.1%
68.71
 
< 0.1%
69.861
 
< 0.1%
ValueCountFrequency (%)
5764331
 
< 0.1%
4362501
 
< 0.1%
1570001
 
< 0.1%
1371401
 
< 0.1%
77206.61
 
< 0.1%
500004
0.1%
310621
 
< 0.1%
21909.11
 
< 0.1%
112501
 
< 0.1%
10000.51
 
< 0.1%

num_bedrooms
Real number (ℝ)

High correlation  Missing 

Distinct7
Distinct (%)0.2%
Missing270
Missing (%)6.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean4.2670132
Minimum1
Maximum7
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size70.3 KiB
2025-12-31T20:55:07.303837image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile2
Q13
median4
Q35
95-th percentile6
Maximum7
Range6
Interquartile range (IQR)2

Descriptive statistics

Standard deviation1.2781711
Coefficient of variation (CV)0.29954702
Kurtosis-0.71300907
Mean4.2670132
Median Absolute Deviation (MAD)1
Skewness0.17534222
Sum18058
Variance1.6337214
MonotonicityNot monotonic
2025-12-31T20:55:07.353782image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=7)
ValueCountFrequency (%)
31196
26.6%
51139
25.3%
4916
20.3%
6568
12.6%
2222
 
4.9%
7178
 
4.0%
113
 
0.3%
(Missing)270
 
6.0%
ValueCountFrequency (%)
113
 
0.3%
2222
 
4.9%
31196
26.6%
4916
20.3%
51139
25.3%
6568
12.6%
7178
 
4.0%
ValueCountFrequency (%)
7178
 
4.0%
6568
12.6%
51139
25.3%
4916
20.3%
31196
26.6%
2222
 
4.9%
113
 
0.3%

num_bathrooms
Real number (ℝ)

High correlation  Missing 

Distinct7
Distinct (%)0.3%
Missing1933
Missing (%)42.9%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean3.4756715
Minimum1
Maximum7
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size70.3 KiB
2025-12-31T20:55:07.402233image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile1
Q13
median3
Q34
95-th percentile5
Maximum7
Range6
Interquartile range (IQR)1

Descriptive statistics

Standard deviation1.1460228
Coefficient of variation (CV)0.32972701
Kurtosis0.073196677
Mean3.4756715
Median Absolute Deviation (MAD)1
Skewness0.11251901
Sum8929
Variance1.3133682
MonotonicityNot monotonic
2025-12-31T20:55:07.453732image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=7)
ValueCountFrequency (%)
31140
25.3%
5536
 
11.9%
4491
 
10.9%
2224
 
5.0%
1135
 
3.0%
724
 
0.5%
619
 
0.4%
(Missing)1933
42.9%
ValueCountFrequency (%)
1135
 
3.0%
2224
 
5.0%
31140
25.3%
4491
10.9%
5536
11.9%
619
 
0.4%
724
 
0.5%
ValueCountFrequency (%)
724
 
0.5%
619
 
0.4%
5536
11.9%
4491
10.9%
31140
25.3%
2224
 
5.0%
1135
 
3.0%

num_living_rooms
Real number (ℝ)

High correlation  Missing  Zeros 

Distinct7
Distinct (%)0.3%
Missing1940
Missing (%)43.1%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean1.3505074
Minimum0
Maximum6
Zeros224
Zeros (%)5.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size70.3 KiB
2025-12-31T20:55:07.508421image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile0
Q11
median1
Q32
95-th percentile3
Maximum6
Range6
Interquartile range (IQR)1

Descriptive statistics

Standard deviation0.89844421
Coefficient of variation (CV)0.66526418
Kurtosis2.2972177
Mean1.3505074
Median Absolute Deviation (MAD)0
Skewness1.3416587
Sum3460
Variance0.80720201
MonotonicityNot monotonic
2025-12-31T20:55:07.557514image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=7)
ValueCountFrequency (%)
11633
36.3%
2363
 
8.1%
3292
 
6.5%
0224
 
5.0%
426
 
0.6%
523
 
0.5%
61
 
< 0.1%
(Missing)1940
43.1%
ValueCountFrequency (%)
0224
 
5.0%
11633
36.3%
2363
 
8.1%
3292
 
6.5%
426
 
0.6%
523
 
0.5%
61
 
< 0.1%
ValueCountFrequency (%)
61
 
< 0.1%
523
 
0.5%
426
 
0.6%
3292
 
6.5%
2363
 
8.1%
11633
36.3%
0224
 
5.0%

num_kitchens
Categorical

High correlation  Missing 

Distinct2
Distinct (%)0.1%
Missing2488
Missing (%)55.3%
Memory size273.5 KiB
1.0
1587 
0.0
427 

Length

Max length3
Median length3
Mean length3
Min length3

Characters and Unicode

Total characters6042
Distinct characters3
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row1.0
2nd row1.0
3rd row1.0
4th row1.0
5th row1.0

Common Values

ValueCountFrequency (%)
1.01587
35.3%
0.0427
 
9.5%
(Missing)2488
55.3%

Length

2025-12-31T20:55:07.618320image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-12-31T20:55:07.657382image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
1.01587
78.8%
0.0427
 
21.2%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
02441
40.4%
.2014
33.3%
11587
26.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown)6042
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
02441
40.4%
.2014
33.3%
11587
26.3%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown)6042
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
02441
40.4%
.2014
33.3%
11587
26.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown)6042
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
02441
40.4%
.2014
33.3%
11587
26.3%

num_rooms
Real number (ℝ)

High correlation  Skewed 

Distinct38
Distinct (%)0.8%
Missing27
Missing (%)0.6%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean5.0232402
Minimum0
Maximum650
Zeros1
Zeros (%)< 0.1%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size70.3 KiB
2025-12-31T20:55:07.706567image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile2
Q13
median4
Q35
95-th percentile8
Maximum650
Range650
Interquartile range (IQR)2

Descriptive statistics

Standard deviation14.066128
Coefficient of variation (CV)2.8002101
Kurtosis1976.9743
Mean5.0232402
Median Absolute Deviation (MAD)1
Skewness43.315078
Sum22479
Variance197.85596
MonotonicityNot monotonic
2025-12-31T20:55:07.775637image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=38)
ValueCountFrequency (%)
31196
26.6%
51136
25.2%
4916
20.3%
6567
12.6%
2222
 
4.9%
7177
 
3.9%
884
 
1.9%
950
 
1.1%
1026
 
0.6%
1213
 
0.3%
Other values (28)88
 
2.0%
(Missing)27
 
0.6%
ValueCountFrequency (%)
01
 
< 0.1%
113
 
0.3%
2222
 
4.9%
31196
26.6%
4916
20.3%
51136
25.2%
6567
12.6%
7177
 
3.9%
884
 
1.9%
950
 
1.1%
ValueCountFrequency (%)
6502
< 0.1%
1181
< 0.1%
721
< 0.1%
601
< 0.1%
521
< 0.1%
501
< 0.1%
461
< 0.1%
402
< 0.1%
351
< 0.1%
321
< 0.1%

floor_level
Real number (ℝ)

High correlation  Missing  Zeros 

Distinct12
Distinct (%)0.7%
Missing2689
Missing (%)59.7%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean1.6806398
Minimum0
Maximum20
Zeros433
Zeros (%)9.6%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size70.3 KiB
2025-12-31T20:55:07.833079image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile0
Q11
median1
Q33
95-th percentile4
Maximum20
Range20
Interquartile range (IQR)2

Descriptive statistics

Standard deviation1.4813205
Coefficient of variation (CV)0.88140271
Kurtosis14.00672
Mean1.6806398
Median Absolute Deviation (MAD)1
Skewness1.8318537
Sum3047
Variance2.1943104
MonotonicityNot monotonic
2025-12-31T20:55:07.886902image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=12)
ValueCountFrequency (%)
1507
 
11.3%
0433
 
9.6%
3400
 
8.9%
2339
 
7.5%
576
 
1.7%
447
 
1.0%
65
 
0.1%
82
 
< 0.1%
201
 
< 0.1%
91
 
< 0.1%
Other values (2)2
 
< 0.1%
(Missing)2689
59.7%
ValueCountFrequency (%)
0433
9.6%
1507
11.3%
2339
7.5%
3400
8.9%
447
 
1.0%
576
 
1.7%
65
 
0.1%
71
 
< 0.1%
82
 
< 0.1%
91
 
< 0.1%
ValueCountFrequency (%)
201
 
< 0.1%
121
 
< 0.1%
91
 
< 0.1%
82
 
< 0.1%
71
 
< 0.1%
65
 
0.1%
576
 
1.7%
447
 
1.0%
3400
8.9%
2339
7.5%

furnished
Boolean

High correlation  Imbalance 

Distinct2
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size39.6 KiB
False
4437 
True
 
65
ValueCountFrequency (%)
False4437
98.6%
True65
 
1.4%
2025-12-31T20:55:07.929500image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

duplex
Boolean

High correlation  Imbalance 

Distinct2
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size39.6 KiB
False
4483 
True
 
19
ValueCountFrequency (%)
False4483
99.6%
True19
 
0.4%
2025-12-31T20:55:07.958356image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

ac
Boolean

Constant 

Distinct1
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size39.6 KiB
False
4502 
ValueCountFrequency (%)
False4502
100.0%
2025-12-31T20:55:07.983080image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

lift
Categorical

High correlation 

Distinct2
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size255.0 KiB
0
3051 
1
1451 

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Characters and Unicode

Total characters4502
Distinct characters2
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row0
2nd row1
3rd row0
4th row0
5th row0

Common Values

ValueCountFrequency (%)
03051
67.8%
11451
32.2%

Length

2025-12-31T20:55:08.035274image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-12-31T20:55:08.080835image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
03051
67.8%
11451
32.2%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
03051
67.8%
11451
32.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown)4502
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
03051
67.8%
11451
32.2%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown)4502
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
03051
67.8%
11451
32.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown)4502
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
03051
67.8%
11451
32.2%

maid_room
Boolean

High correlation  Imbalance 

Distinct2
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size39.6 KiB
False
4216 
True
 
286
ValueCountFrequency (%)
False4216
93.6%
True286
 
6.4%
2025-12-31T20:55:08.109238image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

driver_room
Boolean

High correlation  Imbalance 

Distinct2
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size39.6 KiB
False
4385 
True
 
117
ValueCountFrequency (%)
False4385
97.4%
True117
 
2.6%
2025-12-31T20:55:08.136506image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

pool
Boolean

High correlation  Imbalance 

Distinct2
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size39.6 KiB
False
4467 
True
 
35
ValueCountFrequency (%)
False4467
99.2%
True35
 
0.8%
2025-12-31T20:55:08.165206image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

basement
Boolean

High correlation  Imbalance 

Distinct2
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size39.6 KiB
False
4489 
True
 
13
ValueCountFrequency (%)
False4489
99.7%
True13
 
0.3%
2025-12-31T20:55:08.191220image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

backyard
Boolean

High correlation  Imbalance 

Distinct2
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size39.6 KiB
False
4159 
True
 
343
ValueCountFrequency (%)
False4159
92.4%
True343
 
7.6%
2025-12-31T20:55:08.217918image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

playground
Boolean

High correlation  Imbalance 

Distinct2
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size39.6 KiB
False
4501 
True
 
1
ValueCountFrequency (%)
False4501
> 99.9%
True1
 
< 0.1%
2025-12-31T20:55:08.244118image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

car_entrance
Boolean

High correlation 

Distinct2
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size39.6 KiB
False
2845 
True
1657 
ValueCountFrequency (%)
False2845
63.2%
True1657
36.8%
2025-12-31T20:55:08.272863image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

stairs
Boolean

High correlation  Imbalance 

Distinct2
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size39.6 KiB
False
4182 
True
 
320
ValueCountFrequency (%)
False4182
92.9%
True320
 
7.1%
2025-12-31T20:55:08.301058image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

water_availability
Boolean

High correlation 

Distinct2
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size39.6 KiB
True
3460 
False
1042 
ValueCountFrequency (%)
True3460
76.9%
False1042
 
23.1%
2025-12-31T20:55:08.327361image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

electrical_availability
Boolean

High correlation  Imbalance 

Distinct2
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size39.6 KiB
True
4480 
False
 
22
ValueCountFrequency (%)
True4480
99.5%
False22
 
0.5%
2025-12-31T20:55:08.357430image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

drainage_availability
Boolean

High correlation 

Distinct2
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size39.6 KiB
True
2619 
False
1883 
ValueCountFrequency (%)
True2619
58.2%
False1883
41.8%
2025-12-31T20:55:08.383955image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

private_roof
Boolean

High correlation  Imbalance 

Distinct2
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size39.6 KiB
False
4249 
True
 
253
ValueCountFrequency (%)
False4249
94.4%
True253
 
5.6%
2025-12-31T20:55:08.411427image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

two_entrances
Boolean

High correlation 

Distinct2
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size39.6 KiB
False
3343 
True
1159 
ValueCountFrequency (%)
False3343
74.3%
True1159
 
25.7%
2025-12-31T20:55:08.439069image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

special_entrance
Boolean

High correlation 

Distinct2
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size39.6 KiB
False
3584 
True
918 
ValueCountFrequency (%)
False3584
79.6%
True918
 
20.4%
2025-12-31T20:55:08.469385image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

apartment_in_villa
Boolean

High correlation  Imbalance 

Distinct2
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size39.6 KiB
False
4331 
True
 
171
ValueCountFrequency (%)
False4331
96.2%
True171
 
3.8%
2025-12-31T20:55:08.499742image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

street_width
Real number (ℝ)

High correlation  Missing 

Distinct33
Distinct (%)2.3%
Missing3048
Missing (%)67.7%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean19.612792
Minimum1
Maximum60
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size70.3 KiB
2025-12-31T20:55:08.546645image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile15
Q115
median20
Q320
95-th percentile30
Maximum60
Range59
Interquartile range (IQR)5

Descriptive statistics

Standard deviation5.612946
Coefficient of variation (CV)0.28618801
Kurtosis9.6886216
Mean19.612792
Median Absolute Deviation (MAD)0
Skewness2.1270126
Sum28517
Variance31.505163
MonotonicityNot monotonic
2025-12-31T20:55:08.615116image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=33)
ValueCountFrequency (%)
20740
 
16.4%
15362
 
8.0%
3071
 
1.6%
2571
 
1.6%
1862
 
1.4%
1227
 
0.6%
1020
 
0.4%
1620
 
0.4%
3519
 
0.4%
4011
 
0.2%
Other values (23)51
 
1.1%
(Missing)3048
67.7%
ValueCountFrequency (%)
12
 
< 0.1%
31
 
< 0.1%
41
 
< 0.1%
62
 
< 0.1%
84
 
0.1%
91
 
< 0.1%
1020
0.4%
111
 
< 0.1%
1227
0.6%
132
 
< 0.1%
ValueCountFrequency (%)
603
 
0.1%
521
 
< 0.1%
504
 
0.1%
451
 
< 0.1%
4011
0.2%
381
 
< 0.1%
363
 
0.1%
3519
0.4%
341
 
< 0.1%
324
 
0.1%

direction
Categorical

High correlation  Missing 

Distinct7
Distinct (%)0.2%
Missing837
Missing (%)18.6%
Memory size454.1 KiB
غرب الرياض
1745 
شمال جده
989 
شرق الرياض
399 
جنوب الرياض
274 
شمال الرياض
199 
Other values (2)
 
59

Length

Max length11
Median length10
Mean length9.5675307
Min length8

Characters and Unicode

Total characters35065
Distinct characters18
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowشمال الرياض
2nd rowشمال الرياض
3rd rowشمال جده
4th rowغرب الرياض
5th rowجنوب الرياض

Common Values

ValueCountFrequency (%)
غرب الرياض1745
38.8%
شمال جده989
22.0%
شرق الرياض399
 
8.9%
جنوب الرياض274
 
6.1%
شمال الرياض199
 
4.4%
جنوب جده40
 
0.9%
وسط الرياض19
 
0.4%
(Missing)837
18.6%

Length

2025-12-31T20:55:08.686430image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-12-31T20:55:08.751794image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
الرياض2636
36.0%
غرب1745
23.8%
شمال1188
16.2%
جده1029
 
14.0%
شرق399
 
5.4%
جنوب314
 
4.3%
وسط19
 
0.3%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
ا6460
18.4%
ر4780
13.6%
ل3824
10.9%
3665
10.5%
ض2636
7.5%
ي2636
7.5%
ب2059
 
5.9%
غ1745
 
5.0%
ش1587
 
4.5%
ج1343
 
3.8%
Other values (8)4330
12.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown)35065
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
ا6460
18.4%
ر4780
13.6%
ل3824
10.9%
3665
10.5%
ض2636
7.5%
ي2636
7.5%
ب2059
 
5.9%
غ1745
 
5.0%
ش1587
 
4.5%
ج1343
 
3.8%
Other values (8)4330
12.3%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown)35065
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
ا6460
18.4%
ر4780
13.6%
ل3824
10.9%
3665
10.5%
ض2636
7.5%
ي2636
7.5%
ب2059
 
5.9%
غ1745
 
5.0%
ش1587
 
4.5%
ج1343
 
3.8%
Other values (8)4330
12.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown)35065
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
ا6460
18.4%
ر4780
13.6%
ل3824
10.9%
3665
10.5%
ض2636
7.5%
ي2636
7.5%
ب2059
 
5.9%
غ1745
 
5.0%
ش1587
 
4.5%
ج1343
 
3.8%
Other values (8)4330
12.3%

city
Categorical

High correlation  Imbalance 

Distinct42
Distinct (%)0.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size423.2 KiB
الرياض
2636 
جده
1029 
جازان
268 
الدمام
 
158
الخبر
 
109
Other values (37)
302 

Length

Max length15
Median length6
Mean length5.3231897
Min length3

Characters and Unicode

Total characters23965
Distinct characters29
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique13 ?
Unique (%)0.3%

Sample

1st rowالرياض
2nd rowالرياض
3rd rowابها
4th rowابها
5th rowابها

Common Values

ValueCountFrequency (%)
الرياض2636
58.6%
جده1029
 
22.9%
جازان268
 
6.0%
الدمام158
 
3.5%
الخبر109
 
2.4%
بريده67
 
1.5%
خميس مشيط34
 
0.8%
المدينه المنوره29
 
0.6%
عنيزه23
 
0.5%
مكه المكرمه23
 
0.5%
Other values (32)126
 
2.8%

Length

2025-12-31T20:55:08.827768image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
الرياض2636
57.2%
جده1029
 
22.3%
جازان268
 
5.8%
الدمام158
 
3.4%
الخبر109
 
2.4%
بريده67
 
1.5%
خميس34
 
0.7%
مشيط34
 
0.7%
المدينه29
 
0.6%
المنوره29
 
0.6%
Other values (38)216
 
4.7%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
ا6492
27.1%
ل3073
12.8%
ر2903
12.1%
ي2901
12.1%
ض2636
11.0%
ج1315
 
5.5%
د1297
 
5.4%
ه1285
 
5.4%
م553
 
2.3%
ن365
 
1.5%
Other values (19)1145
 
4.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown)23965
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
ا6492
27.1%
ل3073
12.8%
ر2903
12.1%
ي2901
12.1%
ض2636
11.0%
ج1315
 
5.5%
د1297
 
5.4%
ه1285
 
5.4%
م553
 
2.3%
ن365
 
1.5%
Other values (19)1145
 
4.8%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown)23965
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
ا6492
27.1%
ل3073
12.8%
ر2903
12.1%
ي2901
12.1%
ض2636
11.0%
ج1315
 
5.5%
د1297
 
5.4%
ه1285
 
5.4%
م553
 
2.3%
ن365
 
1.5%
Other values (19)1145
 
4.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown)23965
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
ا6492
27.1%
ل3073
12.8%
ر2903
12.1%
ي2901
12.1%
ض2636
11.0%
ج1315
 
5.5%
د1297
 
5.4%
ه1285
 
5.4%
م553
 
2.3%
ن365
 
1.5%
Other values (19)1145
 
4.8%
Distinct245
Distinct (%)5.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size496.3 KiB
2025-12-31T20:55:08.992418image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

Length

Max length27
Median length26
Mean length9.7505553
Min length6

Characters and Unicode

Total characters43897
Distinct characters29
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique79 ?
Unique (%)1.8%

Sample

1st rowحي النرجس
2nd rowحي الملقا
3rd rowحي دره المنسك
4th rowحي ابها الجديده
5th rowحي القريقر
ValueCountFrequency (%)
حي4502
47.4%
المهديه1024
 
10.8%
طويق239
 
2.5%
السويس167
 
1.8%
نمار131
 
1.4%
الروضه126
 
1.3%
ظهره124
 
1.3%
الصفا116
 
1.2%
بدر108
 
1.1%
الصواري107
 
1.1%
Other values (255)2863
30.1%
2025-12-31T20:55:09.224806image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
ي7546
17.2%
ا5531
12.6%
5005
11.4%
ح4881
11.1%
ل4385
10.0%
ه3819
8.7%
م2054
 
4.7%
ر1734
 
4.0%
د1579
 
3.6%
و1060
 
2.4%
Other values (19)6303
14.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown)43897
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
ي7546
17.2%
ا5531
12.6%
5005
11.4%
ح4881
11.1%
ل4385
10.0%
ه3819
8.7%
م2054
 
4.7%
ر1734
 
4.0%
د1579
 
3.6%
و1060
 
2.4%
Other values (19)6303
14.4%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown)43897
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
ي7546
17.2%
ا5531
12.6%
5005
11.4%
ح4881
11.1%
ل4385
10.0%
ه3819
8.7%
م2054
 
4.7%
ر1734
 
4.0%
د1579
 
3.6%
و1060
 
2.4%
Other values (19)6303
14.4%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown)43897
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
ي7546
17.2%
ا5531
12.6%
5005
11.4%
ح4881
11.1%
ل4385
10.0%
ه3819
8.7%
م2054
 
4.7%
ر1734
 
4.0%
د1579
 
3.6%
و1060
 
2.4%
Other values (19)6303
14.4%

address
Text

Distinct2058
Distinct (%)45.8%
Missing8
Missing (%)0.2%
Memory size1.2 MiB
2025-12-31T20:55:09.438860image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

Length

Max length92
Median length83
Mean length56.863596
Min length19

Characters and Unicode

Total characters255545
Distinct characters52
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1477 ?
Unique (%)32.9%

Sample

1st rowشارع شهيد الدين ثم الوطن فهد ابراهيم علي اب, حي النرجس, مدينه الرياض, منطقه الرياض
2nd rowشارع احمد بن حيان, حي الملقا, مدينه الرياض, منطقه الرياض
3rd rowشارع الغاير, حي المروج, مدينه ابها, منطقه عسير
4th rowشارع السالميه, حي البحيره, مدينه ابها, منطقه عسير
5th rowشارع وادي التلاعه, حي الروضه, مدينه ابها, منطقه عسير
ValueCountFrequency (%)
الرياض5281
 
12.2%
مدينه4497
 
10.4%
حي4473
 
10.3%
شارع4277
 
9.9%
منطقه4198
 
9.7%
مكه1079
 
2.5%
المكرمه1079
 
2.5%
بن1061
 
2.5%
جده1029
 
2.4%
المهديه1016
 
2.3%
Other values (2061)15291
35.3%
2025-12-31T20:55:09.777752image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
38787
15.2%
ا32272
12.6%
ي22658
8.9%
م18051
 
7.1%
ه17895
 
7.0%
ل17531
 
6.9%
ر15528
 
6.1%
ن13532
 
5.3%
,13145
 
5.1%
د9671
 
3.8%
Other values (42)56475
22.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown)255545
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
38787
15.2%
ا32272
12.6%
ي22658
8.9%
م18051
 
7.1%
ه17895
 
7.0%
ل17531
 
6.9%
ر15528
 
6.1%
ن13532
 
5.3%
,13145
 
5.1%
د9671
 
3.8%
Other values (42)56475
22.1%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown)255545
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
38787
15.2%
ا32272
12.6%
ي22658
8.9%
م18051
 
7.1%
ه17895
 
7.0%
ل17531
 
6.9%
ر15528
 
6.1%
ن13532
 
5.3%
,13145
 
5.1%
د9671
 
3.8%
Other values (42)56475
22.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown)255545
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
38787
15.2%
ا32272
12.6%
ي22658
8.9%
م18051
 
7.1%
ه17895
 
7.0%
ل17531
 
6.9%
ر15528
 
6.1%
ن13532
 
5.3%
,13145
 
5.1%
د9671
 
3.8%
Other values (42)56475
22.1%

latitude
Real number (ℝ)

High correlation 

Distinct3320
Distinct (%)73.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean23.521874
Minimum16.633305
Maximum30.921969
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size70.3 KiB
2025-12-31T20:55:09.842102image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum16.633305
5-th percentile16.936897
Q121.618844
median24.5824
Q324.66986
95-th percentile26.347646
Maximum30.921969
Range14.288664
Interquartile range (IQR)3.0510155

Descriptive statistics

Standard deviation2.3640753
Coefficient of variation (CV)0.1005054
Kurtosis1.6619852
Mean23.521874
Median Absolute Deviation (MAD)0.227656
Skewness-1.4305862
Sum105895.48
Variance5.5888518
MonotonicityNot monotonic
2025-12-31T20:55:09.920886image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
24.66857633
 
0.7%
24.67165827
 
0.6%
24.67163819
 
0.4%
16.94473717
 
0.4%
24.66080613
 
0.3%
24.66962210
 
0.2%
24.67174210
 
0.2%
24.6625219
 
0.2%
16.8571669
 
0.2%
24.6605428
 
0.2%
Other values (3310)4347
96.6%
ValueCountFrequency (%)
16.6333053
 
0.1%
16.7549921
 
< 0.1%
16.8482945
0.1%
16.8512994
0.1%
16.8515471
 
< 0.1%
16.852064
0.1%
16.8570356
0.1%
16.8570554
0.1%
16.8571669
0.2%
16.8573781
 
< 0.1%
ValueCountFrequency (%)
30.9219691
< 0.1%
28.4696261
< 0.1%
28.4687941
< 0.1%
28.4494711
< 0.1%
28.2840631
< 0.1%
27.8700311
< 0.1%
27.8407891
< 0.1%
27.8300731
< 0.1%
27.8223741
< 0.1%
27.6762941
< 0.1%

longitude
Real number (ℝ)

High correlation 

Distinct3321
Distinct (%)73.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean44.666357
Minimum39.058006
Maximum50.231353
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size70.3 KiB
2025-12-31T20:55:10.002978image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum39.058006
5-th percentile39.143509
Q142.557018
median46.525474
Q346.652239
95-th percentile50.019377
Maximum50.231353
Range11.173347
Interquartile range (IQR)4.0952213

Descriptive statistics

Standard deviation3.4258477
Coefficient of variation (CV)0.076698615
Kurtosis-0.951046
Mean44.666357
Median Absolute Deviation (MAD)0.241871
Skewness-0.63617736
Sum201087.94
Variance11.736432
MonotonicityNot monotonic
2025-12-31T20:55:10.093397image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
46.54474133
 
0.7%
46.55440327
 
0.6%
46.554319
 
0.4%
42.5591617
 
0.4%
46.51946613
 
0.3%
46.55373810
 
0.2%
46.55457310
 
0.2%
46.5195979
 
0.2%
46.5195799
 
0.2%
42.6055149
 
0.2%
Other values (3311)4346
96.5%
ValueCountFrequency (%)
39.0580061
< 0.1%
39.0584061
< 0.1%
39.0609731
< 0.1%
39.0618461
< 0.1%
39.0635321
< 0.1%
39.0656891
< 0.1%
39.0685031
< 0.1%
39.0737341
< 0.1%
39.0747841
< 0.1%
39.0769211
< 0.1%
ValueCountFrequency (%)
50.2313531
< 0.1%
50.2288791
< 0.1%
50.2285221
< 0.1%
50.2270611
< 0.1%
50.2269981
< 0.1%
50.2268511
< 0.1%
50.2267062
< 0.1%
50.226581
< 0.1%
50.2197921
< 0.1%
50.2187831
< 0.1%

category_id
Real number (ℝ)

High correlation 

Distinct8
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean7.9349178
Minimum3
Maximum22
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size70.3 KiB
2025-12-31T20:55:10.157081image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum3
5-th percentile3
Q13
median6
Q36
95-th percentile22
Maximum22
Range19
Interquartile range (IQR)3

Descriptive statistics

Standard deviation6.5363124
Coefficient of variation (CV)0.8237404
Kurtosis0.74021125
Mean7.9349178
Median Absolute Deviation (MAD)0
Skewness1.5569011
Sum35723
Variance42.723379
MonotonicityNot monotonic
2025-12-31T20:55:10.208507image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=8)
ValueCountFrequency (%)
62308
51.3%
31301
28.9%
22759
 
16.9%
762
 
1.4%
1045
 
1.0%
1216
 
0.4%
209
 
0.2%
92
 
< 0.1%
ValueCountFrequency (%)
31301
28.9%
62308
51.3%
762
 
1.4%
92
 
< 0.1%
1045
 
1.0%
1216
 
0.4%
209
 
0.2%
22759
 
16.9%
ValueCountFrequency (%)
22759
 
16.9%
209
 
0.2%
1216
 
0.4%
1045
 
1.0%
92
 
< 0.1%
762
 
1.4%
62308
51.3%
31301
28.9%

category_ga_listing_type
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size268.2 KiB
sale
4502 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Characters and Unicode

Total characters18008
Distinct characters4
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowsale
2nd rowsale
3rd rowsale
4th rowsale
5th rowsale

Common Values

ValueCountFrequency (%)
sale4502
100.0%

Length

2025-12-31T20:55:10.271768image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-12-31T20:55:10.309577image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
sale4502
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
s4502
25.0%
a4502
25.0%
l4502
25.0%
e4502
25.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown)18008
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
s4502
25.0%
a4502
25.0%
l4502
25.0%
e4502
25.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown)18008
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
s4502
25.0%
a4502
25.0%
l4502
25.0%
e4502
25.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown)18008
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
s4502
25.0%
a4502
25.0%
l4502
25.0%
e4502
25.0%

category_ga_property_category
Categorical

High correlation 

Distinct8
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size281.8 KiB
apartment
2308 
villa
1301 
floor
759 
building
 
62
lounge
 
45
Other values (3)
 
27

Length

Max length9
Median length9
Mean length7.0984007
Min length4

Characters and Unicode

Total characters31957
Distinct characters18
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowfloor
2nd rowvilla
3rd rowapartment
4th rowapartment
5th rowapartment

Common Values

ValueCountFrequency (%)
apartment2308
51.3%
villa1301
28.9%
floor759
 
16.9%
building62
 
1.4%
lounge45
 
1.0%
farm16
 
0.4%
store9
 
0.2%
house2
 
< 0.1%

Length

2025-12-31T20:55:10.355230image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-12-31T20:55:10.408123image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
apartment2308
51.3%
villa1301
28.9%
floor759
 
16.9%
building62
 
1.4%
lounge45
 
1.0%
farm16
 
0.4%
store9
 
0.2%
house2
 
< 0.1%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
a5933
18.6%
t4625
14.5%
l3468
10.9%
r3092
9.7%
n2415
7.6%
e2364
 
7.4%
m2324
 
7.3%
p2308
 
7.2%
o1574
 
4.9%
i1425
 
4.5%
Other values (8)2429
7.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown)31957
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
a5933
18.6%
t4625
14.5%
l3468
10.9%
r3092
9.7%
n2415
7.6%
e2364
 
7.4%
m2324
 
7.3%
p2308
 
7.2%
o1574
 
4.9%
i1425
 
4.5%
Other values (8)2429
7.6%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown)31957
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
a5933
18.6%
t4625
14.5%
l3468
10.9%
r3092
9.7%
n2415
7.6%
e2364
 
7.4%
m2324
 
7.3%
p2308
 
7.2%
o1574
 
4.9%
i1425
 
4.5%
Other values (8)2429
7.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown)31957
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
a5933
18.6%
t4625
14.5%
l3468
10.9%
r3092
9.7%
n2415
7.6%
e2364
 
7.4%
m2324
 
7.3%
p2308
 
7.2%
o1574
 
4.9%
i1425
 
4.5%
Other values (8)2429
7.6%

category_is_rent
Boolean

Constant 

Distinct1
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size39.6 KiB
False
4502 
ValueCountFrequency (%)
False4502
100.0%
2025-12-31T20:55:10.459722image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

category_name
Categorical

High correlation 

Distinct8
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size490.0 KiB
شقه للبيع
2308 
فيلا للبيع
1301 
دور للبيع
759 
عماره للبيع
 
62
استراحه للبيع
 
45
Other values (3)
 
27

Length

Max length13
Median length9
Mean length9.3636162
Min length9

Characters and Unicode

Total characters42155
Distinct characters18
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowدور للبيع
2nd rowفيلا للبيع
3rd rowشقه للبيع
4th rowشقه للبيع
5th rowشقه للبيع

Common Values

ValueCountFrequency (%)
شقه للبيع2308
51.3%
فيلا للبيع1301
28.9%
دور للبيع759
 
16.9%
عماره للبيع62
 
1.4%
استراحه للبيع45
 
1.0%
مزرعه للبيع16
 
0.4%
محل للبيع9
 
0.2%
بيت للبيع2
 
< 0.1%

Length

2025-12-31T20:55:10.535864image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-12-31T20:55:10.653293image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
للبيع4502
50.0%
شقه2308
25.6%
فيلا1301
 
14.4%
دور759
 
8.4%
عماره62
 
0.7%
استراحه45
 
0.5%
مزرعه16
 
0.2%
محل9
 
0.1%
بيت2
 
< 0.1%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
ل10314
24.5%
ي5805
13.8%
ع4580
10.9%
ب4504
10.7%
4502
10.7%
ه2431
 
5.8%
ق2308
 
5.5%
ش2308
 
5.5%
ا1453
 
3.4%
ف1301
 
3.1%
Other values (8)2649
 
6.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown)42155
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
ل10314
24.5%
ي5805
13.8%
ع4580
10.9%
ب4504
10.7%
4502
10.7%
ه2431
 
5.8%
ق2308
 
5.5%
ش2308
 
5.5%
ا1453
 
3.4%
ف1301
 
3.1%
Other values (8)2649
 
6.3%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown)42155
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
ل10314
24.5%
ي5805
13.8%
ع4580
10.9%
ب4504
10.7%
4502
10.7%
ه2431
 
5.8%
ق2308
 
5.5%
ش2308
 
5.5%
ا1453
 
3.4%
ف1301
 
3.1%
Other values (8)2649
 
6.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown)42155
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
ل10314
24.5%
ي5805
13.8%
ع4580
10.9%
ب4504
10.7%
4502
10.7%
ه2431
 
5.8%
ق2308
 
5.5%
ش2308
 
5.5%
ا1453
 
3.4%
ف1301
 
3.1%
Other values (8)2649
 
6.3%

category_en
Categorical

High correlation 

Distinct8
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size321.4 KiB
Apartment for sale
2308 
Villa for sale
1301 
Floor for sale
759 
Building for sale
 
62
Lounge for sale
 
45
Other values (3)
 
27

Length

Max length20
Median length18
Mean length16.101066
Min length13

Characters and Unicode

Total characters72487
Distinct characters23
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowFloor for sale
2nd rowVilla for sale
3rd rowApartment for sale
4th rowApartment for sale
5th rowApartment for sale

Common Values

ValueCountFrequency (%)
Apartment for sale2308
51.3%
Villa for sale1301
28.9%
Floor for sale759
 
16.9%
Building for sale62
 
1.4%
Lounge for sale45
 
1.0%
Farm for sale16
 
0.4%
Store for sale9
 
0.2%
Small house for sale2
 
< 0.1%

Length

2025-12-31T20:55:10.756998image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-12-31T20:55:10.814288image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
for4502
33.3%
sale4502
33.3%
apartment2308
17.1%
villa1301
 
9.6%
floor759
 
5.6%
building62
 
0.5%
lounge45
 
0.3%
farm16
 
0.1%
store9
 
0.1%
small2
 
< 0.1%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
9006
12.4%
a8129
11.2%
l7929
10.9%
r7594
10.5%
e6866
9.5%
o6076
8.4%
t4625
6.4%
s4504
6.2%
f4502
6.2%
n2415
 
3.3%
Other values (13)10841
15.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown)72487
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
9006
12.4%
a8129
11.2%
l7929
10.9%
r7594
10.5%
e6866
9.5%
o6076
8.4%
t4625
6.4%
s4504
6.2%
f4502
6.2%
n2415
 
3.3%
Other values (13)10841
15.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown)72487
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
9006
12.4%
a8129
11.2%
l7929
10.9%
r7594
10.5%
e6866
9.5%
o6076
8.4%
t4625
6.4%
s4504
6.2%
f4502
6.2%
n2415
 
3.3%
Other values (13)10841
15.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown)72487
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
9006
12.4%
a8129
11.2%
l7929
10.9%
r7594
10.5%
e6866
9.5%
o6076
8.4%
t4625
6.4%
s4504
6.2%
f4502
6.2%
n2415
 
3.3%
Other values (13)10841
15.0%

category_plural
Categorical

High correlation 

Distinct8
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size485.0 KiB
شقق للبيع
2308 
فلل للبيع
1301 
دور للبيع
759 
عماير للبيع
 
62
استراحه للبيع
 
45
Other values (3)
 
27

Length

Max length13
Median length9
Mean length9.0786317
Min length9

Characters and Unicode

Total characters40872
Distinct characters18
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowدور للبيع
2nd rowفلل للبيع
3rd rowشقق للبيع
4th rowشقق للبيع
5th rowشقق للبيع

Common Values

ValueCountFrequency (%)
شقق للبيع2308
51.3%
فلل للبيع1301
28.9%
دور للبيع759
 
16.9%
عماير للبيع62
 
1.4%
استراحه للبيع45
 
1.0%
مزرعه للبيع16
 
0.4%
محلات للبيع9
 
0.2%
بيت للبيع2
 
< 0.1%

Length

2025-12-31T20:55:10.894055image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-12-31T20:55:10.951030image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
للبيع4502
50.0%
شقق2308
25.6%
فلل1301
 
14.4%
دور759
 
8.4%
عماير62
 
0.7%
استراحه45
 
0.5%
مزرعه16
 
0.2%
محلات9
 
0.1%
بيت2
 
< 0.1%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
ل11615
28.4%
ق4616
 
11.3%
ع4580
 
11.2%
ي4566
 
11.2%
ب4504
 
11.0%
4502
 
11.0%
ش2308
 
5.6%
ف1301
 
3.2%
ر882
 
2.2%
د759
 
1.9%
Other values (8)1239
 
3.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown)40872
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
ل11615
28.4%
ق4616
 
11.3%
ع4580
 
11.2%
ي4566
 
11.2%
ب4504
 
11.0%
4502
 
11.0%
ش2308
 
5.6%
ف1301
 
3.2%
ر882
 
2.2%
د759
 
1.9%
Other values (8)1239
 
3.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown)40872
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
ل11615
28.4%
ق4616
 
11.3%
ع4580
 
11.2%
ي4566
 
11.2%
ب4504
 
11.0%
4502
 
11.0%
ش2308
 
5.6%
ف1301
 
3.2%
ر882
 
2.2%
د759
 
1.9%
Other values (8)1239
 
3.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown)40872
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
ل11615
28.4%
ق4616
 
11.3%
ع4580
 
11.2%
ي4566
 
11.2%
ب4504
 
11.0%
4502
 
11.0%
ش2308
 
5.6%
ف1301
 
3.2%
ر882
 
2.2%
د759
 
1.9%
Other values (8)1239
 
3.0%

category_uri
Categorical

High correlation 

Distinct8
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size485.0 KiB
شقق-للبيع
2308 
فلل-للبيع
1301 
دور-للبيع
759 
عماير-للبيع
 
62
استراحه-للبيع
 
45
Other values (3)
 
27

Length

Max length13
Median length9
Mean length9.0786317
Min length9

Characters and Unicode

Total characters40872
Distinct characters18
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowدور-للبيع
2nd rowفلل-للبيع
3rd rowشقق-للبيع
4th rowشقق-للبيع
5th rowشقق-للبيع

Common Values

ValueCountFrequency (%)
شقق-للبيع2308
51.3%
فلل-للبيع1301
28.9%
دور-للبيع759
 
16.9%
عماير-للبيع62
 
1.4%
استراحه-للبيع45
 
1.0%
مزرعه-للبيع16
 
0.4%
محلات-للبيع9
 
0.2%
بيت-للبيع2
 
< 0.1%

Length

2025-12-31T20:55:11.030238image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-12-31T20:55:11.087761image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
شقق-للبيع2308
51.3%
فلل-للبيع1301
28.9%
دور-للبيع759
 
16.9%
عماير-للبيع62
 
1.4%
استراحه-للبيع45
 
1.0%
مزرعه-للبيع16
 
0.4%
محلات-للبيع9
 
0.2%
بيت-للبيع2
 
< 0.1%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
ل11615
28.4%
ق4616
 
11.3%
ع4580
 
11.2%
ي4566
 
11.2%
ب4504
 
11.0%
-4502
 
11.0%
ش2308
 
5.6%
ف1301
 
3.2%
ر882
 
2.2%
د759
 
1.9%
Other values (8)1239
 
3.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown)40872
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
ل11615
28.4%
ق4616
 
11.3%
ع4580
 
11.2%
ي4566
 
11.2%
ب4504
 
11.0%
-4502
 
11.0%
ش2308
 
5.6%
ف1301
 
3.2%
ر882
 
2.2%
د759
 
1.9%
Other values (8)1239
 
3.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown)40872
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
ل11615
28.4%
ق4616
 
11.3%
ع4580
 
11.2%
ي4566
 
11.2%
ب4504
 
11.0%
-4502
 
11.0%
ش2308
 
5.6%
ف1301
 
3.2%
ر882
 
2.2%
د759
 
1.9%
Other values (8)1239
 
3.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown)40872
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
ل11615
28.4%
ق4616
 
11.3%
ع4580
 
11.2%
ي4566
 
11.2%
ب4504
 
11.0%
-4502
 
11.0%
ش2308
 
5.6%
ف1301
 
3.2%
ر882
 
2.2%
د759
 
1.9%
Other values (8)1239
 
3.0%
Distinct8
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size414.0 KiB
/شقق-للبيع
2308 
/فلل-للبيع
1301 
/دور-للبيع
759 
/عماير-للبيع
 
62
/استراحه-للبيع
 
45
Other values (3)
 
27

Length

Max length14
Median length10
Mean length10.078632
Min length10

Characters and Unicode

Total characters45374
Distinct characters19
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row/دور-للبيع
2nd row/فلل-للبيع
3rd row/شقق-للبيع
4th row/شقق-للبيع
5th row/شقق-للبيع

Common Values

ValueCountFrequency (%)
/شقق-للبيع2308
51.3%
/فلل-للبيع1301
28.9%
/دور-للبيع759
 
16.9%
/عماير-للبيع62
 
1.4%
/استراحه-للبيع45
 
1.0%
/مزرعه-للبيع16
 
0.4%
/محلات-للبيع9
 
0.2%
/بيت-للبيع2
 
< 0.1%

Length

2025-12-31T20:55:11.175479image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-12-31T20:55:11.240095image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
شقق-للبيع2308
51.3%
فلل-للبيع1301
28.9%
دور-للبيع759
 
16.9%
عماير-للبيع62
 
1.4%
استراحه-للبيع45
 
1.0%
مزرعه-للبيع16
 
0.4%
محلات-للبيع9
 
0.2%
بيت-للبيع2
 
< 0.1%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
ل11615
25.6%
ق4616
 
10.2%
ع4580
 
10.1%
ي4566
 
10.1%
ب4504
 
9.9%
-4502
 
9.9%
/4502
 
9.9%
ش2308
 
5.1%
ف1301
 
2.9%
ر882
 
1.9%
Other values (9)1998
 
4.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown)45374
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
ل11615
25.6%
ق4616
 
10.2%
ع4580
 
10.1%
ي4566
 
10.1%
ب4504
 
9.9%
-4502
 
9.9%
/4502
 
9.9%
ش2308
 
5.1%
ف1301
 
2.9%
ر882
 
1.9%
Other values (9)1998
 
4.4%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown)45374
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
ل11615
25.6%
ق4616
 
10.2%
ع4580
 
10.1%
ي4566
 
10.1%
ب4504
 
9.9%
-4502
 
9.9%
/4502
 
9.9%
ش2308
 
5.1%
ف1301
 
2.9%
ر882
 
1.9%
Other values (9)1998
 
4.4%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown)45374
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
ل11615
25.6%
ق4616
 
10.2%
ع4580
 
10.1%
ي4566
 
10.1%
ب4504
 
9.9%
-4502
 
9.9%
/4502
 
9.9%
ش2308
 
5.1%
ف1301
 
2.9%
ر882
 
1.9%
Other values (9)1998
 
4.4%
Common prefix/
Unique stems8
Unique names8
Unique extensions1
Unique directories1
Unique anchors1
ValueCountFrequency (%)
/شقق-للبيع2308
51.3%
/فلل-للبيع1301
28.9%
/دور-للبيع759
 
16.9%
/عماير-للبيع62
 
1.4%
/استراحه-للبيع45
 
1.0%
/مزرعه-للبيع16
 
0.4%
/محلات-للبيع9
 
0.2%
/بيت-للبيع2
 
< 0.1%
ValueCountFrequency (%)
/شقق-للبيع2308
51.3%
/فلل-للبيع1301
28.9%
/دور-للبيع759
 
16.9%
/عماير-للبيع62
 
1.4%
/استراحه-للبيع45
 
1.0%
/مزرعه-للبيع16
 
0.4%
/محلات-للبيع9
 
0.2%
/بيت-للبيع2
 
< 0.1%
ValueCountFrequency (%)
شقق-للبيع2308
51.3%
فلل-للبيع1301
28.9%
دور-للبيع759
 
16.9%
عماير-للبيع62
 
1.4%
استراحه-للبيع45
 
1.0%
مزرعه-للبيع16
 
0.4%
محلات-للبيع9
 
0.2%
بيت-للبيع2
 
< 0.1%
ValueCountFrequency (%)
4502
100.0%
ValueCountFrequency (%)
/4502
100.0%
ValueCountFrequency (%)
4502
100.0%

category_keywords
Categorical

High correlation 

Distinct8
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size992.8 KiB
['شقه', 'شقق', 'للبيع']
2308 
['فيلا', 'دوبلكس', 'دبلكس', 'دوبلكسات', 'فلل', 'للبيع']
1301 
['دور للبيع', 'ادوار للبيع', 'دور ارضي للبيع', 'بيت دور للبيع', 'ادوار تمليك']
759 
['عماير', 'عمارات', 'عماير', 'للبيع']
 
62
['استراحه', 'استراحات', 'منتجعات', 'شاليهات', 'منتزه', 'منتزهات', 'للبيع']
 
45
Other values (3)
 
27

Length

Max length78
Median length23
Mean length42.257219
Min length23

Characters and Unicode

Total characters190242
Distinct characters26
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row['دور للبيع', 'ادوار للبيع', 'دور ارضي للبيع', 'بيت دور للبيع', 'ادوار تمليك']
2nd row['فيلا', 'دوبلكس', 'دبلكس', 'دوبلكسات', 'فلل', 'للبيع']
3rd row['شقه', 'شقق', 'للبيع']
4th row['شقه', 'شقق', 'للبيع']
5th row['شقه', 'شقق', 'للبيع']

Common Values

ValueCountFrequency (%)
['شقه', 'شقق', 'للبيع']2308
51.3%
['فيلا', 'دوبلكس', 'دبلكس', 'دوبلكسات', 'فلل', 'للبيع']1301
28.9%
['دور للبيع', 'ادوار للبيع', 'دور ارضي للبيع', 'بيت دور للبيع', 'ادوار تمليك']759
 
16.9%
['عماير', 'عمارات', 'عماير', 'للبيع']62
 
1.4%
['استراحه', 'استراحات', 'منتجعات', 'شاليهات', 'منتزه', 'منتزهات', 'للبيع']45
 
1.0%
['مزرعه', 'مزارع', 'للبيع']16
 
0.4%
['محل', 'محال', 'محلات', 'للبيع']9
 
0.2%
['بيت', 'بيوت', 'للبيع']2
 
< 0.1%

Length

2025-12-31T20:55:11.320830image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-12-31T20:55:11.381808image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
للبيع6779
27.7%
شقه2308
 
9.4%
شقق2308
 
9.4%
دور2277
 
9.3%
ادوار1518
 
6.2%
فيلا1301
 
5.3%
دوبلكس1301
 
5.3%
دوبلكسات1301
 
5.3%
دبلكس1301
 
5.3%
فلل1301
 
5.3%
Other values (17)2796
11.4%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
'38356
20.2%
ل22195
11.7%
19989
10.5%
,14676
 
7.7%
ب11445
 
6.0%
ي10530
 
5.5%
د7698
 
4.0%
ا7084
 
3.7%
ع7042
 
3.7%
ق6924
 
3.6%
Other values (16)44303
23.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown)190242
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
'38356
20.2%
ل22195
11.7%
19989
10.5%
,14676
 
7.7%
ب11445
 
6.0%
ي10530
 
5.5%
د7698
 
4.0%
ا7084
 
3.7%
ع7042
 
3.7%
ق6924
 
3.6%
Other values (16)44303
23.3%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown)190242
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
'38356
20.2%
ل22195
11.7%
19989
10.5%
,14676
 
7.7%
ب11445
 
6.0%
ي10530
 
5.5%
د7698
 
4.0%
ا7084
 
3.7%
ع7042
 
3.7%
ق6924
 
3.6%
Other values (16)44303
23.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown)190242
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
'38356
20.2%
ل22195
11.7%
19989
10.5%
,14676
 
7.7%
ب11445
 
6.0%
ي10530
 
5.5%
د7698
 
4.0%
ا7084
 
3.7%
ع7042
 
3.7%
ق6924
 
3.6%
Other values (16)44303
23.3%

category_description
Categorical

High correlation 

Distinct8
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size4.3 MiB
شقق للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه مدخل خاص بالصور و شقق تمليك. يمكنك ايجاد شقق للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه مدخل خاص بسعر مناسب
2308 
فلل للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه فلل وقصور فاخره و قصور للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه فلل وقصور فاخره. يمكنك البحث عن فلل بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه فلل وقصور فاخره بسعر مناسب
1301 
ادوار للبيع الرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه عمر العقار اقل من 5 سنوات، يمكنك البحث عن دور ارضي او اول او ثاني باسعار مناسبه علي عقار
759 
عماير سكنيه وتجاريه للبيع في الرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه عمر العقار اقل من 5 سنوات بمساحات و مميزات مختلفه بافضل الاسعار مع الصور والتفاصيل ...
 
62
استراحات فاخره للبيع في الرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه بمساحات واسعار مناسبه مع تصفح الصور والتفاصيل و المميزات والخدمات ...
 
45
Other values (3)
 
27

Length

Max length320
Median length226
Mean length242.56908
Min length153

Characters and Unicode

Total characters1092046
Distinct characters32
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowادوار للبيع الرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه عمر العقار اقل من 5 سنوات، يمكنك البحث عن دور ارضي او اول او ثاني باسعار مناسبه علي عقار
2nd rowفلل للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه فلل وقصور فاخره و قصور للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه فلل وقصور فاخره. يمكنك البحث عن فلل بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه فلل وقصور فاخره بسعر مناسب
3rd rowشقق للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه مدخل خاص بالصور و شقق تمليك. يمكنك ايجاد شقق للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه مدخل خاص بسعر مناسب
4th rowشقق للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه مدخل خاص بالصور و شقق تمليك. يمكنك ايجاد شقق للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه مدخل خاص بسعر مناسب
5th rowشقق للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه مدخل خاص بالصور و شقق تمليك. يمكنك ايجاد شقق للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه مدخل خاص بسعر مناسب

Common Values

ValueCountFrequency (%)
شقق للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه مدخل خاص بالصور و شقق تمليك. يمكنك ايجاد شقق للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه مدخل خاص بسعر مناسب2308
51.3%
فلل للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه فلل وقصور فاخره و قصور للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه فلل وقصور فاخره. يمكنك البحث عن فلل بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه فلل وقصور فاخره بسعر مناسب1301
28.9%
ادوار للبيع الرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه عمر العقار اقل من 5 سنوات، يمكنك البحث عن دور ارضي او اول او ثاني باسعار مناسبه علي عقار759
 
16.9%
عماير سكنيه وتجاريه للبيع في الرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه عمر العقار اقل من 5 سنوات بمساحات و مميزات مختلفه بافضل الاسعار مع الصور والتفاصيل ...62
 
1.4%
استراحات فاخره للبيع في الرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه بمساحات واسعار مناسبه مع تصفح الصور والتفاصيل و المميزات والخدمات ...45
 
1.0%
مزارع للبيع الرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه بمساحات واسعار مناسبه مع تصفح الصور والتفاصيل و المميزات والخدمات ...16
 
0.4%
محلات ومعارض تجاريه للبيع و التقبيل في الرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه عرض الشارع اكثر من 10 متر بمساحات و مميزات مختلفه بافضل الاسعار مع الصور والتفاصيل ...9
 
0.2%
بيوت من دور واحد , وبيوت شعبيه للبيع في الرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه الواجهه شرق بمساحات و اسعار مختلفه مع الصور والتفاصيل2
 
< 0.1%

Length

2025-12-31T20:55:11.482001image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-12-31T20:55:11.565366image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
و13164
 
7.1%
جده،9412
 
5.1%
الدمام،9412
 
5.1%
مكه،9412
 
5.1%
المدينه9412
 
5.1%
المملكه9412
 
5.1%
مناطق9412
 
5.1%
جميع9412
 
5.1%
السعوديه9412
 
5.1%
العربيه9412
 
5.1%
Other values (70)86975
47.1%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
180345
16.5%
ا119298
10.9%
ل110345
 
10.1%
م93441
 
8.6%
ي67026
 
6.1%
ه61452
 
5.6%
ع46310
 
4.2%
د46155
 
4.2%
ر39841
 
3.6%
ب39427
 
3.6%
Other values (22)288406
26.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown)1092046
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
180345
16.5%
ا119298
10.9%
ل110345
 
10.1%
م93441
 
8.6%
ي67026
 
6.1%
ه61452
 
5.6%
ع46310
 
4.2%
د46155
 
4.2%
ر39841
 
3.6%
ب39427
 
3.6%
Other values (22)288406
26.4%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown)1092046
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
180345
16.5%
ا119298
10.9%
ل110345
 
10.1%
م93441
 
8.6%
ي67026
 
6.1%
ه61452
 
5.6%
ع46310
 
4.2%
د46155
 
4.2%
ر39841
 
3.6%
ب39427
 
3.6%
Other values (22)288406
26.4%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown)1092046
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
180345
16.5%
ا119298
10.9%
ل110345
 
10.1%
م93441
 
8.6%
ي67026
 
6.1%
ه61452
 
5.6%
ع46310
 
4.2%
د46155
 
4.2%
ر39841
 
3.6%
ب39427
 
3.6%
Other values (22)288406
26.4%

category_index
Real number (ℝ)

High correlation 

Distinct8
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean7.7663261
Minimum3
Maximum21
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size70.3 KiB
2025-12-31T20:55:11.740749image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum3
5-th percentile3
Q13
median6
Q36
95-th percentile21
Maximum21
Range18
Interquartile range (IQR)3

Descriptive statistics

Standard deviation6.1741406
Coefficient of variation (CV)0.79498859
Kurtosis0.69997503
Mean7.7663261
Median Absolute Deviation (MAD)0
Skewness1.5333672
Sum34964
Variance38.120012
MonotonicityNot monotonic
2025-12-31T20:55:11.791793image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=8)
ValueCountFrequency (%)
62308
51.3%
31301
28.9%
21759
 
16.9%
762
 
1.4%
1045
 
1.0%
1216
 
0.4%
209
 
0.2%
92
 
< 0.1%
ValueCountFrequency (%)
31301
28.9%
62308
51.3%
762
 
1.4%
92
 
< 0.1%
1045
 
1.0%
1216
 
0.4%
209
 
0.2%
21759
 
16.9%
ValueCountFrequency (%)
21759
 
16.9%
209
 
0.2%
1216
 
0.4%
1045
 
1.0%
92
 
< 0.1%
762
 
1.4%
62308
51.3%
31301
28.9%

sale_type
Categorical

High correlation  Imbalance 

Distinct2
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size268.2 KiB
sale
4496 
auction
 
6

Length

Max length7
Median length4
Mean length4.0039982
Min length4

Characters and Unicode

Total characters18026
Distinct characters10
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowsale
2nd rowsale
3rd rowsale
4th rowsale
5th rowsale

Common Values

ValueCountFrequency (%)
sale4496
99.9%
auction6
 
0.1%

Length

2025-12-31T20:55:11.853938image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-12-31T20:55:11.892977image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
sale4496
99.9%
auction6
 
0.1%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
a4502
25.0%
s4496
24.9%
l4496
24.9%
e4496
24.9%
u6
 
< 0.1%
c6
 
< 0.1%
t6
 
< 0.1%
i6
 
< 0.1%
o6
 
< 0.1%
n6
 
< 0.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown)18026
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
a4502
25.0%
s4496
24.9%
l4496
24.9%
e4496
24.9%
u6
 
< 0.1%
c6
 
< 0.1%
t6
 
< 0.1%
i6
 
< 0.1%
o6
 
< 0.1%
n6
 
< 0.1%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown)18026
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
a4502
25.0%
s4496
24.9%
l4496
24.9%
e4496
24.9%
u6
 
< 0.1%
c6
 
< 0.1%
t6
 
< 0.1%
i6
 
< 0.1%
o6
 
< 0.1%
n6
 
< 0.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown)18026
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
a4502
25.0%
s4496
24.9%
l4496
24.9%
e4496
24.9%
u6
 
< 0.1%
c6
 
< 0.1%
t6
 
< 0.1%
i6
 
< 0.1%
o6
 
< 0.1%
n6
 
< 0.1%

is_rental
Boolean

Constant 

Distinct1
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size39.6 KiB
False
4502 
ValueCountFrequency (%)
False4502
100.0%
2025-12-31T20:55:11.917180image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

is_sale
Boolean

High correlation  Imbalance 

Distinct2
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size39.6 KiB
True
4496 
False
 
6
ValueCountFrequency (%)
True4496
99.9%
False6
 
0.1%
2025-12-31T20:55:11.939899image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

is_auction
Boolean

High correlation  Imbalance 

Distinct2
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size39.6 KiB
False
4496 
True
 
6
ValueCountFrequency (%)
False4496
99.9%
True6
 
0.1%
2025-12-31T20:55:11.965913image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

is_daily_rental
Boolean

Constant 

Distinct1
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size39.6 KiB
False
4502 
ValueCountFrequency (%)
False4502
100.0%
2025-12-31T20:55:11.990779image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

create_time
Real number (ℝ)

High correlation 

Distinct4499
Distinct (%)99.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean1.761591 × 109
Minimum1.7427644 × 109
Maximum1.7670103 × 109
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size70.3 KiB
2025-12-31T20:55:12.042696image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1.7427644 × 109
5-th percentile1.7541571 × 109
Q11.7581379 × 109
median1.76264 × 109
Q31.7653935 × 109
95-th percentile1.7666774 × 109
Maximum1.7670103 × 109
Range24245967
Interquartile range (IQR)7255637.2

Descriptive statistics

Standard deviation4332065.1
Coefficient of variation (CV)0.0024591776
Kurtosis-0.56912657
Mean1.761591 × 109
Median Absolute Deviation (MAD)3182769.5
Skewness-0.6386942
Sum7.9306826 × 1012
Variance1.8766788 × 1013
MonotonicityNot monotonic
2025-12-31T20:55:12.131051image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
17617480393
 
0.1%
17551160532
 
< 0.1%
17610488231
 
< 0.1%
17568059791
 
< 0.1%
17597613571
 
< 0.1%
17577838911
 
< 0.1%
17607539311
 
< 0.1%
17548528501
 
< 0.1%
17666661901
 
< 0.1%
17584719011
 
< 0.1%
Other values (4489)4489
99.7%
ValueCountFrequency (%)
17427643591
< 0.1%
17437906161
< 0.1%
17450918511
< 0.1%
17452599371
< 0.1%
17455091821
< 0.1%
17456962771
< 0.1%
17462310611
< 0.1%
17464478761
< 0.1%
17465533621
< 0.1%
17466452001
< 0.1%
ValueCountFrequency (%)
17670103261
< 0.1%
17670047291
< 0.1%
17670037771
< 0.1%
17670020531
< 0.1%
17670007561
< 0.1%
17669999241
< 0.1%
17669982071
< 0.1%
17669980031
< 0.1%
17669967351
< 0.1%
17669957641
< 0.1%

published_at
Real number (ℝ)

High correlation 

Distinct4499
Distinct (%)99.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean1.7616192 × 109
Minimum1.7450919 × 109
Maximum1.7670103 × 109
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size70.3 KiB
2025-12-31T20:55:12.213099image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1.7450919 × 109
5-th percentile1.7542084 × 109
Q11.7581669 × 109
median1.7626961 × 109
Q31.7653954 × 109
95-th percentile1.7666776 × 109
Maximum1.7670103 × 109
Range21918475
Interquartile range (IQR)7228488.5

Descriptive statistics

Standard deviation4302839.1
Coefficient of variation (CV)0.0024425478
Kurtosis-0.69380119
Mean1.7616192 × 109
Median Absolute Deviation (MAD)3131743
Skewness-0.61426018
Sum7.9308097 × 1012
Variance1.8514424 × 1013
MonotonicityNot monotonic
2025-12-31T20:55:12.294840image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
17617480393
 
0.1%
17551160532
 
< 0.1%
17610488231
 
< 0.1%
17568059791
 
< 0.1%
17597613571
 
< 0.1%
17577838911
 
< 0.1%
17607539311
 
< 0.1%
17548528501
 
< 0.1%
17666661901
 
< 0.1%
17584719011
 
< 0.1%
Other values (4489)4489
99.7%
ValueCountFrequency (%)
17450918511
< 0.1%
17452599371
< 0.1%
17455091821
< 0.1%
17456962771
< 0.1%
17462310611
< 0.1%
17465533621
< 0.1%
17466452001
< 0.1%
17466460241
< 0.1%
17467180431
< 0.1%
17473336691
< 0.1%
ValueCountFrequency (%)
17670103261
< 0.1%
17670047291
< 0.1%
17670037761
< 0.1%
17670020531
< 0.1%
17670007551
< 0.1%
17669999241
< 0.1%
17669982071
< 0.1%
17669980021
< 0.1%
17669967351
< 0.1%
17669957641
< 0.1%

last_update
Real number (ℝ)

High correlation 

Distinct2921
Distinct (%)64.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean1.7669401 × 109
Minimum1.7624604 × 109
Maximum1.7670125 × 109
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size70.3 KiB
2025-12-31T20:55:12.373620image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1.7624604 × 109
5-th percentile1.7666502 × 109
Q11.7669691 × 109
median1.7669976 × 109
Q31.7670047 × 109
95-th percentile1.7670111 × 109
Maximum1.7670125 × 109
Range4552097
Interquartile range (IQR)35614.5

Descriptive statistics

Standard deviation204939.1
Coefficient of variation (CV)0.00011598532
Kurtosis146.79601
Mean1.7669401 × 109
Median Absolute Deviation (MAD)8295
Skewness-9.6094673
Sum7.9547643 × 1012
Variance4.2000036 × 1010
MonotonicityNot monotonic
2025-12-31T20:55:12.455167image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1767004745183
 
4.1%
176651052376
 
1.7%
176701244863
 
1.4%
176697920236
 
0.8%
176700907926
 
0.6%
176668530617
 
0.4%
176699722215
 
0.3%
176694509013
 
0.3%
176699822411
 
0.2%
176699772911
 
0.2%
Other values (2911)4051
90.0%
ValueCountFrequency (%)
17624604301
< 0.1%
17627961301
< 0.1%
17633867451
< 0.1%
17638241381
< 0.1%
17642455731
< 0.1%
17644614281
< 0.1%
17644991571
< 0.1%
17647366731
< 0.1%
17651140501
< 0.1%
17651296191
< 0.1%
ValueCountFrequency (%)
17670125271
 
< 0.1%
17670125251
 
< 0.1%
17670125181
 
< 0.1%
17670125061
 
< 0.1%
17670124831
 
< 0.1%
17670124801
 
< 0.1%
17670124751
 
< 0.1%
17670124621
 
< 0.1%
176701244863
1.4%
17670124251
 
< 0.1%

verified
Boolean

High correlation  Imbalance 

Distinct2
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size39.6 KiB
True
4492 
False
 
10
ValueCountFrequency (%)
True4492
99.8%
False10
 
0.2%
2025-12-31T20:55:12.504520image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

boosted
Boolean

High correlation  Imbalance 

Distinct2
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size39.6 KiB
False
4439 
True
 
63
ValueCountFrequency (%)
False4439
98.6%
True63
 
1.4%
2025-12-31T20:55:12.532081image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

premium
Boolean

High correlation  Imbalance 

Distinct2
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size39.6 KiB
False
4499 
True
 
3
ValueCountFrequency (%)
False4499
99.9%
True3
 
0.1%
2025-12-31T20:55:12.558927image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

has_img
Boolean

Constant 

Distinct1
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size39.6 KiB
True
4502 
ValueCountFrequency (%)
True4502
100.0%
2025-12-31T20:55:12.583477image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

has_video
Boolean

High correlation  Imbalance 

Distinct2
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size39.6 KiB
True
4373 
False
 
129
ValueCountFrequency (%)
True4373
97.1%
False129
 
2.9%
2025-12-31T20:55:12.607527image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

ad_license_number
Real number (ℝ)

High correlation 

Distinct4495
Distinct (%)> 99.9%
Missing6
Missing (%)0.1%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean7.1971513 × 109
Minimum7.1001597 × 109
Maximum7.2008162 × 109
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size70.3 KiB
2025-12-31T20:55:12.667722image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum7.1001597 × 109
5-th percentile7.2005238 × 109
Q17.2006629 × 109
median7.200744 × 109
Q37.2007893 × 109
95-th percentile7.2008106 × 109
Maximum7.2008162 × 109
Range1.0065644 × 108
Interquartile range (IQR)126362.25

Descriptive statistics

Standard deviation18622522
Coefficient of variation (CV)0.0025874851
Kurtosis23.1632
Mean7.1971513 × 109
Median Absolute Deviation (MAD)53261.5
Skewness-5.015222
Sum3.2358392 × 1013
Variance3.4679831 × 1014
MonotonicityNot monotonic
2025-12-31T20:55:12.752470image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
72007399372
 
< 0.1%
72006889161
 
< 0.1%
72007315391
 
< 0.1%
72005062881
 
< 0.1%
72007054291
 
< 0.1%
72006781151
 
< 0.1%
72007066891
 
< 0.1%
72006301871
 
< 0.1%
72008031641
 
< 0.1%
72008099501
 
< 0.1%
Other values (4485)4485
99.6%
(Missing)6
 
0.1%
ValueCountFrequency (%)
71001597181
< 0.1%
71001598511
< 0.1%
71001622241
< 0.1%
71001658621
< 0.1%
71001675031
< 0.1%
71001675061
< 0.1%
71001675101
< 0.1%
71001675131
< 0.1%
71001701201
< 0.1%
71001731151
< 0.1%
ValueCountFrequency (%)
72008161551
< 0.1%
72008158621
< 0.1%
72008158571
< 0.1%
72008157511
< 0.1%
72008156721
< 0.1%
72008156581
< 0.1%
72008156011
< 0.1%
72008154821
< 0.1%
72008152791
< 0.1%
72008152341
< 0.1%
Distinct2424
Distinct (%)53.9%
Missing6
Missing (%)0.1%
Memory size308.8 KiB
2025-12-31T20:55:12.892344image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

Length

Max length16
Median length12
Mean length13.282028
Min length8

Characters and Unicode

Total characters59716
Distinct characters14
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1736 ?
Unique (%)38.6%

Sample

1st row2034357742300008
2nd row499022003679
3rd row760002989199
4th row962022002610
5th row360001452113
ValueCountFrequency (%)
836544532390000251
 
1.1%
56002635276233
 
0.7%
79846700018427
 
0.6%
66000297878526
 
0.6%
48101500033424
 
0.5%
49387300010121
 
0.5%
931288862660000218
 
0.4%
39426200041418
 
0.4%
49840800052817
 
0.4%
711127378730000117
 
0.4%
Other values (2414)4244
94.4%
2025-12-31T20:55:13.093321image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
016997
28.5%
25970
 
10.0%
65519
 
9.2%
15175
 
8.7%
35031
 
8.4%
94543
 
7.6%
84335
 
7.3%
44228
 
7.1%
74012
 
6.7%
53902
 
6.5%
Other values (4)4
 
< 0.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown)59716
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
016997
28.5%
25970
 
10.0%
65519
 
9.2%
15175
 
8.7%
35031
 
8.4%
94543
 
7.6%
84335
 
7.3%
44228
 
7.1%
74012
 
6.7%
53902
 
6.5%
Other values (4)4
 
< 0.1%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown)59716
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
016997
28.5%
25970
 
10.0%
65519
 
9.2%
15175
 
8.7%
35031
 
8.4%
94543
 
7.6%
84335
 
7.3%
44228
 
7.1%
74012
 
6.7%
53902
 
6.5%
Other values (4)4
 
< 0.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown)59716
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
016997
28.5%
25970
 
10.0%
65519
 
9.2%
15175
 
8.7%
35031
 
8.4%
94543
 
7.6%
84335
 
7.3%
44228
 
7.1%
74012
 
6.7%
53902
 
6.5%
Other values (4)4
 
< 0.1%

rega_licensed
Boolean

Constant 

Distinct1
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size39.6 KiB
True
4502 
ValueCountFrequency (%)
True4502
100.0%
2025-12-31T20:55:13.139235image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

plan_no
Text

Missing 

Distinct740
Distinct (%)16.7%
Missing72
Missing (%)1.6%
Memory size369.3 KiB
2025-12-31T20:55:13.312871image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

Length

Max length52
Median length46
Mean length6.9060948
Min length1

Characters and Unicode

Total characters30594
Distinct characters44
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique399 ?
Unique (%)9.0%

Sample

1st row3783
2nd row3776
3rd row1022 / 1424هـ / ع / 1
4th row152 / ا / 1
5th row4776 / 1443 / ع / 1
ValueCountFrequency (%)
2774
26.4%
2566546
 
5.2%
ع484
 
4.6%
3453
 
4.3%
ب404
 
3.8%
2566/ا339
 
3.2%
ج317
 
3.0%
س251
 
2.4%
ا204
 
1.9%
ش151
 
1.4%
Other values (713)4594
43.7%
2025-12-31T20:55:13.587301image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
6087
19.9%
/3485
11.4%
63024
9.9%
22911
9.5%
32351
 
7.7%
51852
 
6.1%
11737
 
5.7%
01337
 
4.4%
41111
 
3.6%
8864
 
2.8%
Other values (34)5835
19.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown)30594
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
6087
19.9%
/3485
11.4%
63024
9.9%
22911
9.5%
32351
 
7.7%
51852
 
6.1%
11737
 
5.7%
01337
 
4.4%
41111
 
3.6%
8864
 
2.8%
Other values (34)5835
19.1%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown)30594
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
6087
19.9%
/3485
11.4%
63024
9.9%
22911
9.5%
32351
 
7.7%
51852
 
6.1%
11737
 
5.7%
01337
 
4.4%
41111
 
3.6%
8864
 
2.8%
Other values (34)5835
19.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown)30594
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
6087
19.9%
/3485
11.4%
63024
9.9%
22911
9.5%
32351
 
7.7%
51852
 
6.1%
11737
 
5.7%
01337
 
4.4%
41111
 
3.6%
8864
 
2.8%
Other values (34)5835
19.1%
Distinct1530
Distinct (%)34.2%
Missing30
Missing (%)0.7%
Memory size288.2 KiB
2025-12-31T20:55:13.759263image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

Length

Max length53
Median length33
Mean length5.1296959
Min length1

Characters and Unicode

Total characters22940
Distinct characters33
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique867 ?
Unique (%)19.4%

Sample

1st row407 + 408
2nd row177 / 2
3rd row499
4th row17
5th row87
ValueCountFrequency (%)
1575
 
20.4%
1581
 
7.5%
2350
 
4.5%
ا143
 
1.9%
ب123
 
1.6%
6299/2467
 
0.9%
361
 
0.8%
459
 
0.8%
337052
 
0.7%
399150
 
0.6%
Other values (1285)4655
60.3%
2025-12-31T20:55:14.004166image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
3244
14.1%
12943
12.8%
22320
10.1%
/2235
9.7%
31731
7.5%
61720
7.5%
41718
7.5%
91330
5.8%
51323
5.8%
01243
 
5.4%
Other values (23)3133
13.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown)22940
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
3244
14.1%
12943
12.8%
22320
10.1%
/2235
9.7%
31731
7.5%
61720
7.5%
41718
7.5%
91330
5.8%
51323
5.8%
01243
 
5.4%
Other values (23)3133
13.7%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown)22940
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
3244
14.1%
12943
12.8%
22320
10.1%
/2235
9.7%
31731
7.5%
61720
7.5%
41718
7.5%
91330
5.8%
51323
5.8%
01243
 
5.4%
Other values (23)3133
13.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown)22940
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
3244
14.1%
12943
12.8%
22320
10.1%
/2235
9.7%
31731
7.5%
61720
7.5%
41718
7.5%
91330
5.8%
51323
5.8%
01243
 
5.4%
Other values (23)3133
13.7%

user_verified
Boolean

Constant 

Distinct1
Distinct (%)< 0.1%
Missing26
Missing (%)0.6%
Memory size193.3 KiB
True
4476 
(Missing)
 
26
ValueCountFrequency (%)
True4476
99.4%
(Missing)26
 
0.6%
2025-12-31T20:55:14.045166image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

company_name
Text

Missing 

Distinct475
Distinct (%)10.8%
Missing123
Missing (%)2.7%
Memory size845.4 KiB
2025-12-31T20:55:14.253182image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

Length

Max length70
Median length48
Mean length31.38639
Min length12

Characters and Unicode

Total characters137441
Distinct characters31
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique216 ?
Unique (%)4.9%

Sample

1st rowشركه اثري المتحده العقاريه
2nd rowمكتب خيال الاركان للعقار
3rd rowمكتب خيال الاركان للعقار
4th rowمكتب خيال الاركان للعقار
5th rowشركه ارتاس للعقارات
ValueCountFrequency (%)
موسسه3095
 
14.2%
العقاريه2472
 
11.3%
شركه1523
 
7.0%
للخدمات953
 
4.4%
مكتب800
 
3.7%
للعقارات732
 
3.4%
واحد583
 
2.7%
شخص583
 
2.7%
نوس493
 
2.3%
العقاري361
 
1.7%
Other values (713)10246
46.9%
2025-12-31T20:55:14.586252image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
ا18811
13.7%
17462
12.7%
ل12658
 
9.2%
ه10184
 
7.4%
م9255
 
6.7%
س8292
 
6.0%
ر7788
 
5.7%
ي7304
 
5.3%
و6296
 
4.6%
ع5110
 
3.7%
Other values (21)34281
24.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown)137441
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
ا18811
13.7%
17462
12.7%
ل12658
 
9.2%
ه10184
 
7.4%
م9255
 
6.7%
س8292
 
6.0%
ر7788
 
5.7%
ي7304
 
5.3%
و6296
 
4.6%
ع5110
 
3.7%
Other values (21)34281
24.9%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown)137441
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
ا18811
13.7%
17462
12.7%
ل12658
 
9.2%
ه10184
 
7.4%
م9255
 
6.7%
س8292
 
6.0%
ر7788
 
5.7%
ي7304
 
5.3%
و6296
 
4.6%
ع5110
 
3.7%
Other values (21)34281
24.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown)137441
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
ا18811
13.7%
17462
12.7%
ل12658
 
9.2%
ه10184
 
7.4%
م9255
 
6.7%
س8292
 
6.0%
ر7788
 
5.7%
ي7304
 
5.3%
و6296
 
4.6%
ع5110
 
3.7%
Other values (21)34281
24.9%

user_paid_tier
Categorical

High correlation  Imbalance  Missing 

Distinct4
Distinct (%)0.1%
Missing58
Missing (%)1.3%
Memory size264.0 KiB
2.0
4155 
5.0
 
143
0.0
 
86
4.0
 
60

Length

Max length3
Median length3
Mean length3
Min length3

Characters and Unicode

Total characters13332
Distinct characters5
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row5.0
2nd row2.0
3rd row4.0
4th row4.0
5th row4.0

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2.04155
92.3%
5.0143
 
3.2%
0.086
 
1.9%
4.060
 
1.3%
(Missing)58
 
1.3%

Length

2025-12-31T20:55:14.645663image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-12-31T20:55:14.689215image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
2.04155
93.5%
5.0143
 
3.2%
0.086
 
1.9%
4.060
 
1.4%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
04530
34.0%
.4444
33.3%
24155
31.2%
5143
 
1.1%
460
 
0.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown)13332
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
04530
34.0%
.4444
33.3%
24155
31.2%
5143
 
1.1%
460
 
0.5%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown)13332
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
04530
34.0%
.4444
33.3%
24155
31.2%
5143
 
1.1%
460
 
0.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown)13332
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
04530
34.0%
.4444
33.3%
24155
31.2%
5143
 
1.1%
460
 
0.5%
Distinct3890
Distinct (%)86.8%
Missing19
Missing (%)0.4%
Memory size8.5 MiB
2025-12-31T20:55:14.885656image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

Length

Max length1485
Median length1057
Mean length508.62837
Min length16

Characters and Unicode

Total characters2280181
Distinct characters239
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique3719 ?
Unique (%)83.0%

Sample

1st rowمشروع ادوار ســـدرا مشروع يتميز بموقعه الاستراتجي بحي النرجس جنوب طريق انس بن مالك وتصاميمه الفريده. دور ثاني بمساحه 169م محتويات الدور: -غرفه نوم ماستر -غرفه نوم 1 -غرفه نوم 2 -غرفه خادمه بدوره مياه -صاله -مطبخ -سطح امامي -بلكونه عند الغرفه الماستر -3 دورات مياه
2nd rowللبيع فيلا بتصميم مميز بملقا السلودير ( يوجد شرح مفصل باليوتيوب علي كامل الفيلا) عنوان المقطع باليوتيوب / فيلا ملقا السلودير 700م راكب التكييف مخفي علي كامل الفيلا والمصعد بنورامي ومطبخين وخزاين وجزي من اثاث الدور الارضي والجناح الرييسي بالاضافه الي سمارت هوم راكب ونظام صوتي وابواب اللكترونيه *المساحه:* ٧٠٠ متر *الواجهه:* جنوبيه *عرض الشارع:* ١٨ متر الدور الارضي : موقفين سيارات - ملحق خارجي - مجلس رجال - صاله طعام - صالتين عايليه مفتوحه علي بعض - غرفه مكتب - مطبخين راكبه - مستودع - غرفه عامله - قسم للغسيل - غرفه حارس - مصعد راكب - تكييف مخفي راكب الدور الاول : 4 اجنحه ماستر بتكييف مخفي - صاله عايليه - جلسه خارجيه الدور الثاني: جناح النوم الرييسي مع غرفه ملابس وغرفه طفل وغرفه اضافيه للتخزين - جلسه خارجيه⁩
3rd rowشقق دوبلكس نظام تاون هاوس للبيع شقق دوبلكس جديده بموقف سياره خاص للشقه بالباركينج مصعد راكب موقع العقار / دره المنسك ابها الاسعار قيمه العقار : 635 الف للمالك مكونات الدور مجلس ضيافه رجال مع مغاسل ودوره مياه مجلس ضيافه نساء مع مغاسل ودوره مياه صاله جلوس مطبخ درج داخلي للملحق مكونات الملحق صاله جلوس غرفه نوم ماستر ٣ غرف نوم ٢ حمام لغرف النوم
4th rowللبيع شقق تمليك في ارقي احياء ابها حي الاطلاله (العثربان الشرقي) مطله علي بحيره السد ومشروع اردارا (وادي ابها) خطوات من وقت اللياقه ———————————— الموقع حي الاطلاله -ولها مدخل مدخلها مباشر من طريق السوده ومن ابها الجديده مساحه الارض : ٦٥٠ تقريبا مساحه كل شقه من ١٧٠ الي ١٧٥متر مكونات الشقه مجلس رجال مقلط طعام صاله وهي مجلس نساء ٣ غرف نوم منها واحده ماستر غرفتين مطله 3 دورات مياه مطبخ شبابيك واسعه نظام انجليزي الاضاءه سبوت ومخفي الاسقف جبس تمديدات التكييف المركزي جاهزه نحاس واسلاك موقف خاص للشقق المطله غاز موصل الي المطبخ خزانات كبيره وموصل الصرف تمديدات شبكات نت موقع مميز ومطل علي ابها عداد كهربه خاص مصعد ايطالي بضمان سنتين في المبني مسجد الحي بجانبها عمر العقار جديد ضمان 25 سنوات علي المواصير الحراريه والبقيه ضمانات الفاتوره مع الشهادات
5th rowنوع العرض / شقه علويه بمخطط حطين بالقرب من مطار ابها موقع العقار / مخطط حطين ( حي الروابي ) الواجهه / يقع علي واجهه غربيه قيمه العقار / 540 الف شامل جميع الضمانات علي التركيبات سباكه كهربا اشراف هندسي مصعد راكب واصل جميع الخدمات ( تحليه - الياف - صرف ) مكونات الشقه مدخل لضيافه الرجال ومدخل للعايله مجلس ضيافه رجال مع بلكونه مطله مع مغاسل ودوره مياه خاصه مقلط طعام للرجال مطبخ وغرفه غسيل مجلس ضيافه نساء مع مغاسل ودوره مياه صاله جلوس عايليه قسم خاص لغرف النوم غرفه نوم ماستر مع حمام ومغاسل غرفه نوم بنات غرفه نوم اولاد حمام ومغاسل لغرف النوم درج داخلي من الشقه للسطح
ValueCountFrequency (%)
26236
 
6.6%
من7303
 
1.8%
5441
 
1.4%
مياه4607
 
1.2%
نوم4496
 
1.1%
غرفه4343
 
1.1%
صاله3967
 
1.0%
علي3677
 
0.9%
غرف3447
 
0.9%
في3388
 
0.9%
Other values (17771)331232
83.2%
2025-12-31T20:55:15.186400image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
405427
17.8%
ا244225
 
10.7%
ل164365
 
7.2%
م142580
 
6.3%
ي121202
 
5.3%
ه95076
 
4.2%
ر90289
 
4.0%
و88163
 
3.9%
ت66760
 
2.9%
ن58748
 
2.6%
Other values (229)803346
35.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown)2280181
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
405427
17.8%
ا244225
 
10.7%
ل164365
 
7.2%
م142580
 
6.3%
ي121202
 
5.3%
ه95076
 
4.2%
ر90289
 
4.0%
و88163
 
3.9%
ت66760
 
2.9%
ن58748
 
2.6%
Other values (229)803346
35.2%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown)2280181
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
405427
17.8%
ا244225
 
10.7%
ل164365
 
7.2%
م142580
 
6.3%
ي121202
 
5.3%
ه95076
 
4.2%
ر90289
 
4.0%
و88163
 
3.9%
ت66760
 
2.9%
ن58748
 
2.6%
Other values (229)803346
35.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown)2280181
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
405427
17.8%
ا244225
 
10.7%
ل164365
 
7.2%
م142580
 
6.3%
ي121202
 
5.3%
ه95076
 
4.2%
ر90289
 
4.0%
و88163
 
3.9%
ت66760
 
2.9%
ن58748
 
2.6%
Other values (229)803346
35.2%

images
Text

Distinct4501
Distinct (%)> 99.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.0 MiB
2025-12-31T20:55:15.318193image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

Length

Max length1364
Median length992
Mean length401.55398
Min length31

Characters and Unicode

Total characters1807796
Distinct characters21
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique4500 ?
Unique (%)> 99.9%

Sample

1st row['039762754_1765464943659.jpg', '039762758_1765464943643.jpg', '039762751_1765464943676.jpg', '039762754_1765464943649.jpg', '039762755_1765464943650.jpg', '039762751_1765464943699.jpg', '039762756_1765464943699.jpg', '039762756_1765464943693.jpg', '039762755_1765465066738.jpg', '039762752_1765465066754.jpg', '039762753_1765465066763.jpg', '039762759_1765465066771.jpg', '039762756_1765465066776.jpg']
2nd row['002902001_1764757893800.jpg', '002902004_1764758077445.jpg', '002902008_1764758110846.jpg', '002902001_1764758149474.jpg', '002902009_1764758181377.jpg', '002902003_1764758210849.jpg', '002902005_1764758264315.jpg', '002902007_1764758338195.jpg', '002902009_1764758401466.jpg', '002902007_1764758425144.jpg']
3rd row['000635467_1765094224978.jpg', '000635463_1765094235527.jpg', '000635468_1765094244761.jpg', '000635468_1765094244767.jpg', '000635465_1765094297229.jpg', '000635460_1765094297227.jpg', '000635468_1765094297209.jpg', '000635464_1765094297225.jpg', '000635469_1765094297230.jpg', '000635464_1765094297231.jpg', '000635462_1765094297233.jpg', '000635463_1765094297238.jpg', '000635468_1765094312566.jpg', '000635463_1765094312619.jpg', '000635464_1765094312617.jpg', '000635466_1765094312634.jpg', '000635460_1765094312635.jpg', '000635463_1765094312639.jpg', '000635469_1765094312640.jpg']
4th row['000635468_1766167214019.jpg', '000635462_1766167214015.jpg', '000635467_1766167244669.jpg', '000635468_1766167244705.jpg', '000635460_1766167244668.jpg', '000635466_1766167244697.jpg', '000635464_1766167244752.jpg', '000635465_1766167244727.jpg', '000635467_1766167244721.jpg', '000635460_1766167258810.jpg', '000635468_1766167258806.jpg', '000635465_1766167258823.jpg', '000635461_1766167258811.jpg', '000635464_1766167258836.jpg']
5th row['000635469_1758664482914.jpg', '000635460_1758664482938.jpg', '000635464_1758664482904.jpg', '000635468_1758664482933.jpg', '000635466_1758664482925.jpg', '000635461_1758664482927.jpg', '000635467_1758664482951.jpg', '000635466_1758664527789.jpg', '000635467_1758664527811.jpg', '000635464_1758664527810.jpg', '000635462_1758664527820.jpg', '000635461_1758664527820.jpg', '000635465_1758664527811.jpg', '000635467_1758664527807.jpg', '000635469_1758664527819.jpg', '000635465_1758664559149.jpg', '000635466_1758664559149.jpg', '000635469_1758664559158.jpg']
ValueCountFrequency (%)
041041978_1764448013112.jpg3
 
< 0.1%
041041973_1764448424245.jpg3
 
< 0.1%
038775575_1758986039258.jpg3
 
< 0.1%
000252566_1765742063905.jpg3
 
< 0.1%
042185061_1766944679459.jpg2
 
< 0.1%
042185067_1766944679461.jpg2
 
< 0.1%
009988267_1756986575779.jpg2
 
< 0.1%
041041970_1766146163065.jpg2
 
< 0.1%
041041976_1764003129358.jpg2
 
< 0.1%
049979313_1766017390431.jpg2
 
< 0.1%
Other values (58064)58292
> 99.9%
2025-12-31T20:55:15.552924image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1162615
 
9.0%
7158472
 
8.8%
0157949
 
8.7%
6146514
 
8.1%
5129053
 
7.1%
4120188
 
6.6%
'116632
 
6.5%
3107155
 
5.9%
2106609
 
5.9%
8101882
 
5.6%
Other values (11)500727
27.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown)1807796
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
1162615
 
9.0%
7158472
 
8.8%
0157949
 
8.7%
6146514
 
8.1%
5129053
 
7.1%
4120188
 
6.6%
'116632
 
6.5%
3107155
 
5.9%
2106609
 
5.9%
8101882
 
5.6%
Other values (11)500727
27.7%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown)1807796
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
1162615
 
9.0%
7158472
 
8.8%
0157949
 
8.7%
6146514
 
8.1%
5129053
 
7.1%
4120188
 
6.6%
'116632
 
6.5%
3107155
 
5.9%
2106609
 
5.9%
8101882
 
5.6%
Other values (11)500727
27.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown)1807796
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
1162615
 
9.0%
7158472
 
8.8%
0157949
 
8.7%
6146514
 
8.1%
5129053
 
7.1%
4120188
 
6.6%
'116632
 
6.5%
3107155
 
5.9%
2106609
 
5.9%
8101882
 
5.6%
Other values (11)500727
27.7%

videos
Text

Missing 

Distinct4373
Distinct (%)100.0%
Missing129
Missing (%)2.9%
Memory size366.6 KiB
2025-12-31T20:55:15.666869image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

Length

Max length216
Median length27
Mean length27.57512
Min length27

Characters and Unicode

Total characters120586
Distinct characters40
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique4373 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row['039762752_1765465117982']
2nd row['000635463_1765094375794']
3rd row['000635460_1766167341766']
4th row['000635462_1758664629721']
5th row['033964677_1764413166443']
ValueCountFrequency (%)
شقة2
 
< 0.1%
018655343_17581380133501
 
< 0.1%
011459995_17650095157161
 
< 0.1%
011459996_17658924697631
 
< 0.1%
045139695_17626863030391
 
< 0.1%
011459998_17663367817601
 
< 0.1%
011459995_17613831052641
 
< 0.1%
011459994_17657896265221
 
< 0.1%
011459997_17653691407721
 
< 0.1%
028622229_17639009880201
 
< 0.1%
Other values (4466)4466
99.8%
2025-12-31T20:55:15.850413image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
112358
10.2%
012357
10.2%
711996
9.9%
611283
9.4%
59778
8.1%
49449
7.8%
'8934
7.4%
27954
 
6.6%
37901
 
6.6%
87849
 
6.5%
Other values (30)20727
17.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown)120586
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
112358
10.2%
012357
10.2%
711996
9.9%
611283
9.4%
59778
8.1%
49449
7.8%
'8934
7.4%
27954
 
6.6%
37901
 
6.6%
87849
 
6.5%
Other values (30)20727
17.2%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown)120586
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
112358
10.2%
012357
10.2%
711996
9.9%
611283
9.4%
59778
8.1%
49449
7.8%
'8934
7.4%
27954
 
6.6%
37901
 
6.6%
87849
 
6.5%
Other values (30)20727
17.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown)120586
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
112358
10.2%
012357
10.2%
711996
9.9%
611283
9.4%
59778
8.1%
49449
7.8%
'8934
7.4%
27954
 
6.6%
37901
 
6.6%
87849
 
6.5%
Other values (30)20727
17.2%
Distinct321
Distinct (%)7.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size603.0 KiB
2025-12-31T20:55:16.040430image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

Length

Max length34
Median length32
Mean length16.073745
Min length11

Characters and Unicode

Total characters72364
Distinct characters31
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique123 ?
Unique (%)2.7%

Sample

1st rowالرياض_حي النرجس
2nd rowالرياض_حي الملقا
3rd rowابها_حي دره المنسك
4th rowابها_حي ابها الجديده
5th rowابها_حي القريقر
ValueCountFrequency (%)
الرياض_حي2636
27.4%
جده_حي1029
 
10.7%
المهديه1024
 
10.7%
جازان_حي268
 
2.8%
طويق239
 
2.5%
السويس167
 
1.7%
الدمام_حي158
 
1.6%
نمار131
 
1.4%
الروضه126
 
1.3%
ظهره124
 
1.3%
Other values (300)3712
38.6%
2025-12-31T20:55:16.313406image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
ا12023
16.6%
ي10447
14.4%
ل7458
10.3%
5112
7.1%
ه5104
7.1%
ح4917
 
6.8%
ر4637
 
6.4%
_4502
 
6.2%
ض2961
 
4.1%
د2876
 
4.0%
Other values (21)12327
17.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown)72364
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
ا12023
16.6%
ي10447
14.4%
ل7458
10.3%
5112
7.1%
ه5104
7.1%
ح4917
 
6.8%
ر4637
 
6.4%
_4502
 
6.2%
ض2961
 
4.1%
د2876
 
4.0%
Other values (21)12327
17.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown)72364
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
ا12023
16.6%
ي10447
14.4%
ل7458
10.3%
5112
7.1%
ه5104
7.1%
ح4917
 
6.8%
ر4637
 
6.4%
_4502
 
6.2%
ض2961
 
4.1%
د2876
 
4.0%
Other values (21)12327
17.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown)72364
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
ا12023
16.6%
ي10447
14.4%
ل7458
10.3%
5112
7.1%
ه5104
7.1%
ح4917
 
6.8%
ر4637
 
6.4%
_4502
 
6.2%
ض2961
 
4.1%
د2876
 
4.0%
Other values (21)12327
17.0%

Interactions

2025-12-31T20:55:02.633694image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:40.376451image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:41.494445image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:42.672924image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:44.512121image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:45.826929image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:47.061258image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:48.185720image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:49.328215image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:51.050006image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:52.235689image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:53.456719image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:54.671292image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:55.783935image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:57.775976image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:59.085214image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:00.353559image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:01.506632image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:02.699769image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:40.450243image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:41.567119image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:42.738318image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:44.605152image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:45.889489image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:47.130598image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:48.249985image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:49.393923image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:51.118836image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:52.299758image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:53.531044image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:54.733495image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:55.859139image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:57.851826image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:59.148649image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:00.417687image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:01.571352image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:02.764766image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:40.509766image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:41.632852image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:42.803132image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:44.674309image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:45.949973image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:47.191225image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:48.310125image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:49.460958image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:51.187068image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:52.363129image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:53.612746image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:54.798160image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:55.927699image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:57.924431image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:59.215971image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:00.490273image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:01.635903image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:02.827586image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:40.568434image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:41.700598image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:42.865878image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:44.740164image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:46.013245image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:47.254467image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:48.373181image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:49.525074image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:51.256449image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:52.426704image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:53.683906image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:54.860384image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:55.994430image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:58.006313image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:59.278101image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:00.556078image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:01.699338image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:02.890214image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:40.628558image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:41.766243image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:42.927315image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:44.814046image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:46.076850image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:47.316079image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:48.436862image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:49.590891image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:51.323725image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:52.489525image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:53.750384image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:54.921761image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:56.060037image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:58.078498image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:59.344618image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:00.618714image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:01.759412image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:02.952232image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:40.686353image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:41.823914image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:42.990544image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:44.893712image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:46.136162image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:47.375903image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:48.495688image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:50.261071image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:51.386989image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:52.551016image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:53.814199image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:54.983061image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:56.124826image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:58.165876image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:59.405894image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:00.678695image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:01.819793image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:03.014663image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:40.743377image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:41.881956image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:43.054829image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:44.975425image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:46.203737image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:47.434169image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:48.556812image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:50.322170image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:51.450607image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:52.609959image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:53.875629image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:55.043245image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:56.190769image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:58.266053image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:59.466909image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:00.743042image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:01.885932image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:03.079246image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:40.801156image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:41.939348image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:43.125797image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:45.053434image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:46.262006image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:47.495087image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:48.615072image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:50.380363image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:51.512242image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:52.670355image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:53.935226image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:55.104956image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:56.256319image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:58.357628image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:59.527149image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:00.805339image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:01.958098image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:03.141841image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:40.858212image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:42.015582image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:43.202420image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:45.137778image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:46.320481image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:47.551558image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:48.673373image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:50.439692image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:51.573076image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:52.729654image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:53.999883image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:55.165824image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:56.320319image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:58.435632image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:59.592396image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:00.868270image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:02.019678image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:03.210169image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:40.920591image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:42.082559image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:43.281492image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:45.223597image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:46.386211image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:47.614104image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:48.737109image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:50.499913image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:51.638627image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:52.782889image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:54.062486image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:55.232916image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:56.391693image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:58.506240image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:59.656976image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:00.936494image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:02.087975image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:03.272567image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:40.981858image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:42.146734image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:43.345099image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:45.295933image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:46.447158image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:47.691066image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:48.798140image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:50.562513image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:51.692277image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:52.841708image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:54.127631image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:55.300537image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:56.472432image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:58.573410image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:59.717472image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:00.999343image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:02.150790image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:03.338072image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:41.048287image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:42.215498image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:43.877263image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:45.376927image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:46.506769image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:47.752279image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:48.859159image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:50.624799image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:51.759620image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:52.901335image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:54.193195image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:55.362124image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:56.556149image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:58.637222image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:59.779237image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:01.062402image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:02.211327image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:03.405986image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:41.108843image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:42.277966image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:43.938476image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:45.441324image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:46.567525image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:47.810344image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:48.918171image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:50.684073image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:51.824359image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:52.959392image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:54.262294image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:55.417572image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:56.633089image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:58.701340image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:59.838174image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:01.122950image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:02.270876image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:03.474585image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:41.177845image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:42.348056image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:44.019314image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:45.506958image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:46.633432image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:47.875453image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:48.982173image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:50.747301image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:51.892635image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:53.025187image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:54.338161image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:55.483676image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:56.722371image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:58.770248image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:59.922897image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:01.193929image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:02.335319image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:03.549689image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:41.244754image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:42.414991image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:44.112153image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:45.574941image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:46.696711image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:47.939544image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:49.048061image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:50.811989image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:51.959378image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:53.090286image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:54.416220image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:55.544741image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:56.795594image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:58.837435image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:00.050350image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:01.265883image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:02.398877image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:03.634915image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:41.308667image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:42.478732image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:44.196601image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:45.639610image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:46.755739image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:47.998612image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:49.105950image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:50.870681image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:52.023253image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:53.211812image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:54.480849image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:55.604293image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:57.577199image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:58.898689image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:00.152123image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:01.323695image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:02.455379image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:03.709763image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:41.371779image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:42.544083image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:44.282209image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:45.703810image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:46.818703image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:48.058892image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:49.174378image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:50.930719image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:52.090730image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:53.327140image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:54.545315image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:55.662883image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:57.639285image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:58.960835image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:00.225803image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:01.386997image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:02.514304image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:03.774764image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:41.433395image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:42.608444image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:44.390166image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:45.764251image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:46.961774image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:48.122575image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:49.261656image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:50.988453image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:52.163299image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:53.394576image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:54.606909image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:55.723230image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:57.704858image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:54:59.021858image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:00.291654image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:01.447252image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
2025-12-31T20:55:02.571455image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/

Correlations

2025-12-31T20:55:16.411277image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
ad_license_numberapartment_in_villaarea_sqmbackyardbasementboostedcar_entrancecategory_descriptioncategory_encategory_ga_property_categorycategory_idcategory_indexcategory_keywordscategory_namecategory_pluralcategory_uricitycreate_timedeed_areadirectiondrainage_availabilitydriver_roomduplexelectrical_availabilityfloor_levelfurnishedhas_videoidis_auctionis_salelast_updatelatitudeliftlongitudemaid_roommeter_pricenum_bathroomsnum_bedroomsnum_kitchensnum_living_roomsnum_roomsplaygroundpoolpremiumpriceprivate_roofpublished_atsale_typespecial_entrancestairsstreet_widthtwo_entrancesuser_paid_tierverifiedwater_availability
ad_license_number1.0000.0000.0520.0190.0000.2190.0920.0990.0990.099-0.073-0.0730.0990.0990.0990.0990.2280.910-0.0270.2230.1000.0610.0030.0000.1190.0280.3240.9101.0001.0000.1610.2460.0880.1190.0221.0000.038-0.0700.0210.043-0.0860.0000.0000.0630.1380.0000.9141.0000.0910.0120.0940.0840.3190.0000.074
apartment_in_villa0.0001.0000.0000.0530.0000.0150.1860.3320.3320.3320.3330.3300.3320.3320.3320.3320.1260.0240.0000.1830.0070.0250.0000.0000.0950.0000.0000.0480.0000.0000.0000.1490.0720.1540.0471.0000.1580.0470.0090.1270.0000.0000.0000.0000.0000.1090.0070.0000.2260.0510.0000.1840.0790.0000.000
area_sqm0.0520.0001.0000.0000.0000.1500.0000.2760.2760.276-0.351-0.3510.2760.2760.2760.2760.8240.0360.5291.0000.0070.0000.0000.258-0.2660.0000.1010.0360.0000.000-0.0810.2540.0000.1760.0001.0000.5660.6111.0000.3760.6330.0000.0000.0000.5660.0000.0390.0000.0000.0000.0300.0000.0690.0000.013
backyard0.0190.0530.0001.0000.1160.0000.3440.4490.4490.4490.4490.4490.4490.4490.4490.4490.1870.0440.0000.1880.0000.5080.1030.0001.0000.1650.0980.0640.0000.0000.0510.1610.1320.1530.7711.0000.5920.2770.0980.5880.0000.0000.2550.0000.1390.0670.0170.0000.1440.8120.0790.1670.0280.0000.013
basement0.0000.0000.0000.1161.0000.0000.0380.1130.1130.1130.1140.1150.1130.1130.1130.1130.0000.0000.0000.0620.0290.1600.0000.0001.0000.0790.0510.0000.0000.0000.0000.0000.0140.0000.1291.0000.1120.0750.0000.2040.1940.0000.1120.0770.3670.0000.0000.0000.0160.1050.0870.0220.0050.0000.020
boosted0.2190.0150.1500.0000.0001.0000.0260.1860.1860.1860.0730.0740.1860.1860.1860.1860.2950.1030.1580.1610.0390.0160.0000.0290.0000.0380.3590.1040.2800.2800.0000.1770.0180.1830.0001.0000.0400.0320.0000.0590.0000.0000.0000.0000.0770.0060.0680.2800.0000.0000.0200.0140.3360.2150.033
car_entrance0.0920.1860.0000.3440.0380.0261.0000.1360.1360.1360.1370.1340.1360.1360.1360.1360.4460.1770.0000.4140.0000.1770.0800.0000.2480.0820.0000.1810.0160.0160.0470.4280.5550.4200.3001.0000.2560.1790.4120.3020.0090.0000.0860.0000.0000.1280.1890.0160.5810.3110.0820.4430.0280.0000.163
category_description0.0990.3320.2760.4490.1130.1860.1361.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0000.5110.0770.2770.2680.0780.2530.0940.2370.3350.0630.2770.0800.5780.5780.0510.2760.4660.3330.4071.0000.4000.3230.1020.3920.1220.1430.1490.0610.1900.2350.0940.5780.3450.4320.2640.4260.1880.4470.089
category_en0.0990.3320.2760.4490.1130.1860.1361.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0000.5110.0770.2770.2680.0780.2530.0940.2370.3350.0630.2770.0800.5780.5780.0510.2760.4660.3330.4071.0000.4000.3230.1020.3920.1220.1430.1490.0610.1900.2350.0940.5780.3450.4320.2640.4260.1880.4470.089
category_ga_property_category0.0990.3320.2760.4490.1130.1860.1361.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0000.5110.0770.2770.2680.0780.2530.0940.2370.3350.0630.2770.0800.5780.5780.0510.2760.4660.3330.4071.0000.4000.3230.1020.3920.1220.1430.1490.0610.1900.2350.0940.5780.3450.4320.2640.4260.1880.4470.089
category_id-0.0730.333-0.3510.4490.1140.0730.1371.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0000.467-0.058-0.2920.2680.0800.2540.0950.208-0.1670.0650.250-0.0580.1220.122-0.015-0.2110.4660.0110.4071.000-0.388-0.4040.102-0.396-0.4110.1400.1480.063-0.4300.235-0.0600.1220.3450.432-0.0440.4270.1880.0880.089
category_index-0.0730.330-0.3510.4490.1150.0740.1341.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0000.504-0.058-0.2920.2920.0790.2540.0970.208-0.1670.0670.250-0.0580.1230.123-0.015-0.2110.4660.0110.4071.000-0.388-0.4040.102-0.396-0.4110.1410.1490.065-0.4300.236-0.0600.1230.3440.433-0.0440.4260.1880.0900.088
category_keywords0.0990.3320.2760.4490.1130.1860.1361.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0000.5110.0770.2770.2680.0780.2530.0940.2370.3350.0630.2770.0800.5780.5780.0510.2760.4660.3330.4071.0000.4000.3230.1020.3920.1220.1430.1490.0610.1900.2350.0940.5780.3450.4320.2640.4260.1880.4470.089
category_name0.0990.3320.2760.4490.1130.1860.1361.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0000.5110.0770.2770.2680.0780.2530.0940.2370.3350.0630.2770.0800.5780.5780.0510.2760.4660.3330.4071.0000.4000.3230.1020.3920.1220.1430.1490.0610.1900.2350.0940.5780.3450.4320.2640.4260.1880.4470.089
category_plural0.0990.3320.2760.4490.1130.1860.1361.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0000.5110.0770.2770.2680.0780.2530.0940.2370.3350.0630.2770.0800.5780.5780.0510.2760.4660.3330.4071.0000.4000.3230.1020.3920.1220.1430.1490.0610.1900.2350.0940.5780.3450.4320.2640.4260.1880.4470.089
category_uri0.0990.3320.2760.4490.1130.1860.1361.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0000.5110.0770.2770.2680.0780.2530.0940.2370.3350.0630.2770.0800.5780.5780.0510.2760.4660.3330.4071.0000.4000.3230.1020.3920.1220.1430.1490.0610.1900.2350.0940.5780.3450.4320.2640.4260.1880.4470.089
city0.2280.1260.8240.1870.0000.2950.4460.5110.5110.5110.4670.5040.5110.5110.5110.5111.0000.1930.8240.9990.2770.0360.2480.3050.2140.2130.3320.2010.6590.6590.1440.9960.6110.9260.1341.0000.2480.2780.2760.2610.1150.0000.1230.0470.3030.2720.1890.6590.4600.1750.3040.6200.2770.5090.261
create_time0.9100.0240.0360.0440.0000.1030.1770.0770.0770.077-0.058-0.0580.0770.0770.0770.0770.1931.000-0.0720.1540.1960.0750.2140.0410.1560.0330.2351.0000.0670.0670.2300.2410.2300.1150.0721.0000.028-0.0580.1290.036-0.0750.0000.0350.0000.1400.1320.9960.0670.1690.0520.0970.2410.1840.0570.126
deed_area-0.0270.0000.5290.0000.0000.1580.0000.2770.2770.277-0.292-0.2920.2770.2770.2770.2770.824-0.0721.0001.0000.0070.0000.0000.2650.1930.0000.104-0.0721.0001.0000.045-0.1100.000-0.2720.0001.0000.0980.2231.0000.1030.2580.0000.0000.0000.0980.000-0.0701.0000.0000.0000.0980.0000.0690.0000.013
direction0.2230.1831.0000.1880.0620.1610.4140.2680.2680.2680.2680.2920.2680.2680.2680.2680.9990.1541.0001.0000.1660.2300.0390.0330.2600.1610.2960.1621.0001.0000.0590.9990.6200.7620.192NaN0.2470.1900.2770.2411.0000.0000.0880.0400.0900.1100.1611.0000.4590.1780.2370.5950.2120.0240.233
drainage_availability0.1000.0070.0070.0000.0290.0390.0000.0780.0780.0780.0800.0790.0780.0780.0780.0780.2770.1960.0070.1661.0000.0000.0270.0000.0900.0460.0620.2040.0000.0000.0680.2650.0330.2730.0211.0000.1570.1390.1450.0260.0140.0000.0000.0000.0130.0850.2120.0000.0000.0000.0930.0870.0780.0210.621
driver_room0.0610.0250.0000.5080.1600.0160.1770.2530.2530.2530.2540.2540.2530.2530.2530.2530.0360.0750.0000.2300.0001.0000.0630.0001.0000.1610.1430.0710.0000.0000.0000.0560.0940.0480.5551.0000.3500.1730.0540.3370.0000.0000.2790.0000.2680.0340.0610.0000.0800.4840.0750.0930.0290.0000.035
duplex0.0030.0000.0000.1030.0000.0000.0800.0940.0940.0940.0950.0970.0940.0940.0940.0940.2480.2140.0000.0390.0270.0631.0000.0001.0000.0000.0000.2180.0000.0000.0000.0320.0600.1200.2281.0000.1110.0900.0230.1060.0000.0000.0000.0000.0000.0000.2490.0000.0250.1750.0210.0310.0470.0000.028
electrical_availability0.0000.0000.2580.0000.0000.0290.0000.2370.2370.2370.2080.2080.2370.2370.2370.2370.3050.0410.2650.0330.0000.0000.0001.0000.0350.0000.0320.0000.0380.0380.1160.1100.0090.1230.0001.0000.0000.1170.0000.0000.0000.1050.0000.0000.0000.0090.0000.0380.0000.0000.1580.0000.0530.0270.054
floor_level0.1190.095-0.2661.0001.0000.0000.2480.3350.3350.335-0.167-0.1670.3350.3350.3350.3350.2140.1560.1930.2600.0901.0001.0000.0351.0000.1830.0000.1560.0000.0000.4010.0070.324-0.3671.000NaN-0.065-0.2100.2080.036-0.2101.0001.0000.705-0.0990.4420.1580.0000.2531.000-0.5770.1960.1990.0000.136
furnished0.0280.0000.0000.1650.0790.0380.0820.0630.0630.0630.0650.0670.0630.0630.0630.0630.2130.0330.0000.1610.0460.1610.0000.0000.1831.0000.0730.0490.0000.0000.0000.0740.0640.1110.1161.0000.0950.0000.0800.0950.0000.0000.2110.0290.0820.0010.0800.0000.0380.0990.1180.0270.0630.0000.044
has_video0.3240.0000.1010.0980.0510.3590.0000.2770.2770.2770.2500.2500.2770.2770.2770.2770.3320.2350.1040.2960.0620.1430.0000.0320.0000.0731.0000.2160.1940.1940.0830.1040.0180.1390.0991.0000.1550.0850.0000.1560.0580.0000.0510.0150.2210.0000.2300.1940.0470.0780.2490.0680.4470.2030.063
id0.9100.0480.0360.0640.0000.1040.1810.0800.0800.080-0.058-0.0580.0800.0800.0800.0800.2011.000-0.0720.1620.2040.0710.2180.0000.1560.0490.2161.0000.0650.0650.2300.2410.2400.1150.0701.0000.028-0.0580.1080.036-0.0750.0000.0540.0000.1400.1290.9960.0650.1660.0700.0970.2390.1960.1070.138
is_auction1.0000.0000.0000.0000.0000.2800.0160.5780.5780.5780.1220.1230.5780.5780.5780.5780.6590.0671.0001.0000.0000.0000.0000.0380.0000.0000.1940.0651.0000.9170.0000.4440.0110.6100.0001.0000.0000.0210.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0680.9170.0000.0000.0000.0001.0000.7100.000
is_sale1.0000.0000.0000.0000.0000.2800.0160.5780.5780.5780.1220.1230.5780.5780.5780.5780.6590.0671.0001.0000.0000.0000.0000.0380.0000.0000.1940.0650.9171.0000.0000.4440.0110.6100.0001.0000.0000.0210.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0680.9170.0000.0000.0000.0001.0000.7100.000
last_update0.1610.000-0.0810.0510.0000.0000.0470.0510.0510.051-0.015-0.0150.0510.0510.0510.0510.1440.2300.0450.0590.0680.0000.0000.1160.4010.0000.0830.2300.0000.0001.0000.0160.056-0.0070.0691.000-0.088-0.0730.113-0.016-0.0750.0000.0000.000-0.0820.0000.2320.0000.0410.0630.0300.0910.0920.0000.079
latitude0.2460.1490.2540.1610.0000.1770.4280.2760.2760.276-0.211-0.2110.2760.2760.2760.2760.9960.241-0.1100.9990.2650.0560.0320.1100.0070.0740.1040.2410.4440.4440.0161.0000.5980.7080.1391.0000.3650.1130.2550.3390.1390.0000.0660.0000.5310.2620.2430.4440.4500.1580.0140.6140.1280.3450.260
lift0.0880.0720.0000.1320.0140.0180.5550.4660.4660.4660.4660.4660.4660.4660.4660.4660.6110.2300.0000.6200.0330.0940.0600.0090.3240.0640.0180.2400.0110.0110.0560.5981.0000.5720.1441.0000.3730.2060.3190.3910.0000.0000.0530.0000.0000.2570.2350.0110.3980.1390.0000.5590.0740.0090.147
longitude0.1190.1540.1760.1530.0000.1830.4200.3330.3330.3330.0110.0110.3330.3330.3330.3330.9260.115-0.2720.7620.2730.0480.1200.123-0.3670.1110.1390.1150.6100.610-0.0070.7080.5721.0000.1381.0000.2930.1740.2480.2460.1830.0000.0770.0000.3600.2400.1160.6100.4410.154-0.0110.5840.1090.4740.256
maid_room0.0220.0470.0000.7710.1290.0000.3000.4070.4070.4070.4070.4070.4070.4070.4070.4070.1340.0720.0000.1920.0210.5550.2280.0001.0000.1160.0990.0700.0000.0000.0690.1390.1440.1381.0001.0000.5680.2680.0810.5730.0000.0000.2310.0000.1540.0600.0650.0000.1300.7550.0360.1520.0240.0000.038
meter_price1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000NaN1.0001.0001.0001.000NaN1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000NaNNaNNaNNaNNaN1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
num_bathrooms0.0380.1580.5660.5920.1120.0400.2560.4000.4000.400-0.388-0.3880.4000.4000.4000.4000.2480.0280.0980.2470.1570.3500.1110.000-0.0650.0950.1550.0280.0000.000-0.0880.3650.3730.2930.568NaN1.0000.5730.1430.5970.5980.0000.1410.0000.6070.1650.0340.0000.3410.5630.0180.5190.0950.0000.189
num_bedrooms-0.0700.0470.6110.2770.0750.0320.1790.3230.3230.323-0.404-0.4040.3230.3230.3230.3230.278-0.0580.2230.1900.1390.1730.0900.117-0.2100.0000.085-0.0580.0210.021-0.0730.1130.2060.1740.268NaN0.5731.0000.1480.3301.0000.0000.0430.0000.4650.065-0.0550.0210.2910.2800.0610.2420.0490.0450.131
num_kitchens0.0210.0091.0000.0980.0000.0000.4120.1020.1020.1020.1020.1020.1020.1020.1020.1020.2760.1291.0000.2770.1450.0540.0230.0000.2080.0800.0000.1080.0000.0000.1130.2550.3190.2480.081NaN0.1430.1481.0000.1471.0001.0000.0000.0000.0000.0850.1180.0000.2160.0640.1320.1430.0140.0000.168
num_living_rooms0.0430.1270.3760.5880.2040.0590.3020.3920.3920.392-0.396-0.3960.3920.3920.3920.3920.2610.0360.1030.2410.0260.3370.1060.0000.0360.0950.1560.0360.0000.000-0.0160.3390.3910.2460.573NaN0.5970.3300.1471.0000.3800.0000.1410.0000.4720.1650.0430.0000.3530.5610.0240.4890.0980.0590.140
num_rooms-0.0860.0000.6330.0000.1940.0000.0090.1220.1220.122-0.411-0.4110.1220.1220.1220.1220.115-0.0750.2581.0000.0140.0000.0000.000-0.2100.0000.058-0.0750.0000.000-0.0750.1390.0000.1830.000NaN0.5981.0001.0000.3801.0000.0000.0000.4070.5080.000-0.0730.0000.0000.000-0.0230.0000.0460.0000.000
playground0.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.1430.1430.1430.1400.1410.1430.1430.1430.1430.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.1051.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0001.0000.0000.0001.0000.0000.0001.0000.0820.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.000
pool0.0000.0000.0000.2550.1120.0000.0860.1490.1490.1490.1480.1490.1490.1490.1490.1490.1230.0350.0000.0880.0000.2790.0000.0001.0000.2110.0510.0540.0000.0000.0000.0660.0530.0770.2311.0000.1410.0430.0000.1410.0000.0821.0000.0000.2310.0060.0000.0000.0390.1960.1020.0470.0000.0000.005
premium0.0630.0000.0000.0000.0770.0000.0000.0610.0610.0610.0630.0650.0610.0610.0610.0610.0470.0000.0000.0400.0000.0000.0000.0000.7050.0290.0150.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0001.0000.0000.0000.0000.0000.4070.0000.0001.0000.5760.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.1570.0000.000
price0.1380.0000.5660.1390.3670.0770.0000.1900.1900.190-0.430-0.4300.1900.1900.1900.1900.3030.1400.0980.0900.0130.2680.0000.000-0.0990.0820.2210.1400.0000.000-0.0820.5310.0000.3600.1541.0000.6070.4650.0000.4720.5080.0000.2310.5761.0000.0000.1440.0000.0690.1290.1060.0840.0970.0000.019
private_roof0.0000.1090.0000.0670.0000.0060.1280.2350.2350.2350.2350.2360.2350.2350.2350.2350.2720.1320.0000.1100.0850.0340.0000.0090.4420.0010.0000.1290.0000.0000.0000.2620.2570.2400.0601.0000.1650.0650.0850.1650.0000.0000.0060.0000.0001.0000.1270.0000.1430.0641.0000.2670.0000.0000.034
published_at0.9140.0070.0390.0170.0000.0680.1890.0940.0940.094-0.060-0.0600.0940.0940.0940.0940.1890.996-0.0700.1610.2120.0610.2490.0000.1580.0800.2300.9960.0680.0680.2320.2430.2350.1160.0651.0000.034-0.0550.1180.043-0.0730.0000.0000.0000.1440.1271.0000.0680.1900.0640.0890.2510.2050.1080.138
sale_type1.0000.0000.0000.0000.0000.2800.0160.5780.5780.5780.1220.1230.5780.5780.5780.5780.6590.0671.0001.0000.0000.0000.0000.0380.0000.0000.1940.0650.9170.9170.0000.4440.0110.6100.0001.0000.0000.0210.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0681.0000.0000.0000.0000.0001.0000.7100.000
special_entrance0.0910.2260.0000.1440.0160.0000.5810.3450.3450.3450.3450.3440.3450.3450.3450.3450.4600.1690.0000.4590.0000.0800.0250.0000.2530.0380.0470.1660.0000.0000.0410.4500.3980.4410.1301.0000.3410.2910.2160.3530.0000.0000.0390.0000.0690.1430.1900.0001.0000.1380.0000.5310.0550.0100.161
stairs0.0120.0510.0000.8120.1050.0000.3110.4320.4320.4320.4320.4330.4320.4320.4320.4320.1750.0520.0000.1780.0000.4840.1750.0001.0000.0990.0780.0700.0000.0000.0630.1580.1390.1540.7551.0000.5630.2800.0640.5610.0000.0000.1960.0000.1290.0640.0640.0000.1381.0000.0620.1610.0140.0000.018
street_width0.0940.0000.0300.0790.0870.0200.0820.2640.2640.264-0.044-0.0440.2640.2640.2640.2640.3040.0970.0980.2370.0930.0750.0210.158-0.5770.1180.2490.0970.0000.0000.0300.0140.000-0.0110.0361.0000.0180.0610.1320.024-0.0230.0000.1020.0000.1061.0000.0890.0000.0000.0621.0000.2120.1740.2070.096
two_entrances0.0840.1840.0000.1670.0220.0140.4430.4260.4260.4260.4270.4260.4260.4260.4260.4260.6200.2410.0000.5950.0870.0930.0310.0000.1960.0270.0680.2390.0000.0000.0910.6140.5590.5840.1521.0000.5190.2420.1430.4890.0000.0000.0470.0000.0840.2670.2510.0000.5310.1610.2121.0000.0650.0000.103
user_paid_tier0.3190.0790.0690.0280.0050.3360.0280.1880.1880.1880.1880.1880.1880.1880.1880.1880.2770.1840.0690.2120.0780.0290.0470.0530.1990.0630.4470.1961.0001.0000.0920.1280.0740.1090.0241.0000.0950.0490.0140.0980.0460.0000.0000.1570.0970.0000.2051.0000.0550.0140.1740.0651.0000.0000.042
verified0.0000.0000.0000.0000.0000.2150.0000.4470.4470.4470.0880.0900.4470.4470.4470.4470.5090.0570.0000.0240.0210.0000.0000.0270.0000.0000.2030.1070.7100.7100.0000.3450.0090.4740.0001.0000.0000.0450.0000.0590.0000.0000.0000.0000.0000.0000.1080.7100.0100.0000.2070.0000.0001.0000.000
water_availability0.0740.0000.0130.0130.0200.0330.1630.0890.0890.0890.0890.0880.0890.0890.0890.0890.2610.1260.0130.2330.6210.0350.0280.0540.1360.0440.0630.1380.0000.0000.0790.2600.1470.2560.0381.0000.1890.1310.1680.1400.0000.0000.0050.0000.0190.0340.1380.0000.1610.0180.0960.1030.0420.0001.000

Missing values

2025-12-31T20:55:04.039258image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2025-12-31T20:55:04.394175image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
Nullity matrix is a data-dense display which lets you quickly visually pick out patterns in data completion.
2025-12-31T20:55:04.726964image/svg+xmlMatplotlib v3.10.0, https://matplotlib.org/
The correlation heatmap measures nullity correlation: how strongly the presence or absence of one variable affects the presence of another.

Sample

idtitleurlpricemeter_priceprice_2_paymentsprice_4_paymentsprice_12_paymentsrnpl_monthly_pricearea_sqmdeed_areanum_bedroomsnum_bathroomsnum_living_roomsnum_kitchensnum_roomsfloor_levelfurnishedduplexacliftmaid_roomdriver_roompoolbasementbackyardplaygroundcar_entrancestairswater_availabilityelectrical_availabilitydrainage_availabilityprivate_rooftwo_entrancesspecial_entranceapartment_in_villastreet_widthdirectioncitydistrictaddresslatitudelongitudecategory_idcategory_ga_listing_typecategory_ga_property_categorycategory_is_rentcategory_namecategory_encategory_pluralcategory_uricategory_pathcategory_keywordscategory_descriptioncategory_indexsale_typeis_rentalis_saleis_auctionis_daily_rentalcreate_timepublished_atlast_updateverifiedboostedpremiumhas_imghas_videoad_license_numberdeed_numberrega_licensedplan_noparcel_nouser_verifiedcompany_nameuser_paid_tierdescriptionimagesvideoslocation
06502998دور للبيع في شارع شهيد الدين ثم الوطن فهد ابراهيم علي اب, حي النرجس, مدينه الرياض, منطقه الرياضhttps://sa.aqar.fm/دور-للبيع/الرياض/شمال-الرياض/حي-النرجس/شارع-شهيد-الدين-ثم-الوطن-فهد-ابراهيم-علي-اب-حي-النرجس-مدينه-الرياض-منطقه-الرياض-65029981500000.0NaNNaNNaNNaNNaN116.0116.404.03.01.0NaN4.02.0FalseFalseFalse0FalseFalseFalseFalseFalseFalseTrueFalseTrueTrueTrueFalseTrueTrueTrueNaNشمال الرياضالرياضحي النرجسشارع شهيد الدين ثم الوطن فهد ابراهيم علي اب, حي النرجس, مدينه الرياض, منطقه الرياض24.82830846.67749322salefloorFalseدور للبيعFloor for saleدور للبيعدور-للبيع/دور-للبيع['دور للبيع', 'ادوار للبيع', 'دور ارضي للبيع', 'بيت دور للبيع', 'ادوار تمليك']ادوار للبيع الرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه عمر العقار اقل من 5 سنوات، يمكنك البحث عن دور ارضي او اول او ثاني باسعار مناسبه علي عقار21saleFalseTrueFalseFalse176546565317654656531766997859TrueFalseFalseTrueTrue7.100230e+092034357742300008True3783407 + 408TrueNaN5.0مشروع ادوار ســـدرا مشروع يتميز بموقعه الاستراتجي بحي النرجس جنوب طريق انس بن مالك وتصاميمه الفريده. دور ثاني بمساحه 169م محتويات الدور: -غرفه نوم ماستر -غرفه نوم 1 -غرفه نوم 2 -غرفه خادمه بدوره مياه -صاله -مطبخ -سطح امامي -بلكونه عند الغرفه الماستر -3 دورات مياه['039762754_1765464943659.jpg', '039762758_1765464943643.jpg', '039762751_1765464943676.jpg', '039762754_1765464943649.jpg', '039762755_1765464943650.jpg', '039762751_1765464943699.jpg', '039762756_1765464943699.jpg', '039762756_1765464943693.jpg', '039762755_1765465066738.jpg', '039762752_1765465066754.jpg', '039762753_1765465066763.jpg', '039762759_1765465066771.jpg', '039762756_1765465066776.jpg']['039762752_1765465117982']الرياض_حي النرجس
16428644فيلا للبيع في شارع احمد بن حيان, حي الملقا, مدينه الرياض, منطقه الرياضhttps://sa.aqar.fm/فلل-للبيع/الرياض/شمال-الرياض/حي-الملقا/شارع-احمد-بن-حيان-حي-الملقا-مدينه-الرياض-منطقه-الرياض-642864413500000.0NaNNaNNaNNaNNaN700.0700.007.05.00.01.07.0NaNTrueFalseFalse1TrueTrueFalseFalseTrueFalseTrueTrueTrueTrueTrueFalseFalseFalseFalse18.0شمال الرياضالرياضحي الملقاشارع احمد بن حيان, حي الملقا, مدينه الرياض, منطقه الرياض24.79604046.5931453salevillaFalseفيلا للبيعVilla for saleفلل للبيعفلل-للبيع/فلل-للبيع['فيلا', 'دوبلكس', 'دبلكس', 'دوبلكسات', 'فلل', 'للبيع']فلل للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه فلل وقصور فاخره و قصور للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه فلل وقصور فاخره. يمكنك البحث عن فلل بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه فلل وقصور فاخره بسعر مناسب3saleFalseTrueFalseFalse176074233517607423351767012448TrueTrueFalseTrueFalse7.200727e+09499022003679True3776177 / 2Trueشركه اثري المتحده العقاريه2.0للبيع فيلا بتصميم مميز بملقا السلودير ( يوجد شرح مفصل باليوتيوب علي كامل الفيلا) عنوان المقطع باليوتيوب / فيلا ملقا السلودير 700م راكب التكييف مخفي علي كامل الفيلا والمصعد بنورامي ومطبخين وخزاين وجزي من اثاث الدور الارضي والجناح الرييسي بالاضافه الي سمارت هوم راكب ونظام صوتي وابواب اللكترونيه *المساحه:* ٧٠٠ متر *الواجهه:* جنوبيه *عرض الشارع:* ١٨ متر الدور الارضي : موقفين سيارات - ملحق خارجي - مجلس رجال - صاله طعام - صالتين عايليه مفتوحه علي بعض - غرفه مكتب - مطبخين راكبه - مستودع - غرفه عامله - قسم للغسيل - غرفه حارس - مصعد راكب - تكييف مخفي راكب الدور الاول : 4 اجنحه ماستر بتكييف مخفي - صاله عايليه - جلسه خارجيه الدور الثاني: جناح النوم الرييسي مع غرفه ملابس وغرفه طفل وغرفه اضافيه للتخزين - جلسه خارجيه⁩['002902001_1764757893800.jpg', '002902004_1764758077445.jpg', '002902008_1764758110846.jpg', '002902001_1764758149474.jpg', '002902009_1764758181377.jpg', '002902003_1764758210849.jpg', '002902005_1764758264315.jpg', '002902007_1764758338195.jpg', '002902009_1764758401466.jpg', '002902007_1764758425144.jpg']NaNالرياض_حي الملقا
36495984شقه للبيع في شارع الغاير, حي المروج, مدينه ابها, منطقه عسيرhttps://sa.aqar.fm/شقق-للبيع/ابها/حي-دره-المنسك/شارع-الغاير-حي-المروج-مدينه-ابها-منطقه-عسير-6495984635000.0NaNNaNNaNNaNNaN215.0215.626.0NaNNaNNaN6.0NaNFalseFalseFalse0FalseFalseFalseFalseFalseFalseFalseFalseTrueTrueTrueFalseFalseFalseFalseNaNNaNابهاحي دره المنسكشارع الغاير, حي المروج, مدينه ابها, منطقه عسير18.19693542.5569616saleapartmentFalseشقه للبيعApartment for saleشقق للبيعشقق-للبيع/شقق-للبيع['شقه', 'شقق', 'للبيع']شقق للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه مدخل خاص بالصور و شقق تمليك. يمكنك ايجاد شقق للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه مدخل خاص بسعر مناسب6saleFalseTrueFalseFalse176509440617650944061767012448TrueTrueFalseTrueTrue7.200786e+09760002989199True1022 / 1424هـ / ع / 1499Trueمكتب خيال الاركان للعقار4.0شقق دوبلكس نظام تاون هاوس للبيع شقق دوبلكس جديده بموقف سياره خاص للشقه بالباركينج مصعد راكب موقع العقار / دره المنسك ابها الاسعار قيمه العقار : 635 الف للمالك مكونات الدور مجلس ضيافه رجال مع مغاسل ودوره مياه مجلس ضيافه نساء مع مغاسل ودوره مياه صاله جلوس مطبخ درج داخلي للملحق مكونات الملحق صاله جلوس غرفه نوم ماستر ٣ غرف نوم ٢ حمام لغرف النوم['000635467_1765094224978.jpg', '000635463_1765094235527.jpg', '000635468_1765094244761.jpg', '000635468_1765094244767.jpg', '000635465_1765094297229.jpg', '000635460_1765094297227.jpg', '000635468_1765094297209.jpg', '000635464_1765094297225.jpg', '000635469_1765094297230.jpg', '000635464_1765094297231.jpg', '000635462_1765094297233.jpg', '000635463_1765094297238.jpg', '000635468_1765094312566.jpg', '000635463_1765094312619.jpg', '000635464_1765094312617.jpg', '000635466_1765094312634.jpg', '000635460_1765094312635.jpg', '000635463_1765094312639.jpg', '000635469_1765094312640.jpg']['000635463_1765094375794']ابها_حي دره المنسك
46513148شقه للبيع في شارع السالميه, حي البحيره, مدينه ابها, منطقه عسيرhttps://sa.aqar.fm/شقق-للبيع/ابها/حي-ابها-الجديده/شارع-السالميه-حي-البحيره-مدينه-ابها-منطقه-عسير-6513148510000.0NaNNaNNaNNaNNaN169.0169.775.0NaNNaNNaN5.0NaNFalseFalseFalse0FalseFalseFalseFalseFalseFalseFalseFalseFalseTrueFalseFalseFalseFalseFalseNaNNaNابهاحي ابها الجديدهشارع السالميه, حي البحيره, مدينه ابها, منطقه عسير18.21650042.4776286saleapartmentFalseشقه للبيعApartment for saleشقق للبيعشقق-للبيع/شقق-للبيع['شقه', 'شقق', 'للبيع']شقق للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه مدخل خاص بالصور و شقق تمليك. يمكنك ايجاد شقق للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه مدخل خاص بسعر مناسب6saleFalseTrueFalseFalse176616745717661674571767012448TrueTrueFalseTrueTrue7.200786e+09962022002610True152 / ا / 117Trueمكتب خيال الاركان للعقار4.0للبيع شقق تمليك في ارقي احياء ابها حي الاطلاله (العثربان الشرقي) مطله علي بحيره السد ومشروع اردارا (وادي ابها) خطوات من وقت اللياقه ———————————— الموقع حي الاطلاله -ولها مدخل مدخلها مباشر من طريق السوده ومن ابها الجديده مساحه الارض : ٦٥٠ تقريبا مساحه كل شقه من ١٧٠ الي ١٧٥متر مكونات الشقه مجلس رجال مقلط طعام صاله وهي مجلس نساء ٣ غرف نوم منها واحده ماستر غرفتين مطله 3 دورات مياه مطبخ شبابيك واسعه نظام انجليزي الاضاءه سبوت ومخفي الاسقف جبس تمديدات التكييف المركزي جاهزه نحاس واسلاك موقف خاص للشقق المطله غاز موصل الي المطبخ خزانات كبيره وموصل الصرف تمديدات شبكات نت موقع مميز ومطل علي ابها عداد كهربه خاص مصعد ايطالي بضمان سنتين في المبني مسجد الحي بجانبها عمر العقار جديد ضمان 25 سنوات علي المواصير الحراريه والبقيه ضمانات الفاتوره مع الشهادات['000635468_1766167214019.jpg', '000635462_1766167214015.jpg', '000635467_1766167244669.jpg', '000635468_1766167244705.jpg', '000635460_1766167244668.jpg', '000635466_1766167244697.jpg', '000635464_1766167244752.jpg', '000635465_1766167244727.jpg', '000635467_1766167244721.jpg', '000635460_1766167258810.jpg', '000635468_1766167258806.jpg', '000635465_1766167258823.jpg', '000635461_1766167258811.jpg', '000635464_1766167258836.jpg']['000635460_1766167341766']ابها_حي ابها الجديده
56395412شقه للبيع في شارع وادي التلاعه, حي الروضه, مدينه ابها, منطقه عسيرhttps://sa.aqar.fm/شقق-للبيع/ابها/حي-القريقر/شارع-وادي-التلاعه-حي-الروضه-مدينه-ابها-منطقه-عسير-6395412540000.0NaNNaNNaNNaNNaN208.0208.666.0NaNNaNNaN6.0NaNFalseFalseFalse0FalseFalseFalseFalseFalseFalseFalseFalseTrueTrueTrueFalseFalseFalseFalseNaNNaNابهاحي القريقرشارع وادي التلاعه, حي الروضه, مدينه ابها, منطقه عسير18.25071542.6265616saleapartmentFalseشقه للبيعApartment for saleشقق للبيعشقق-للبيع/شقق-للبيع['شقه', 'شقق', 'للبيع']شقق للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه مدخل خاص بالصور و شقق تمليك. يمكنك ايجاد شقق للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه مدخل خاص بسعر مناسب6saleFalseTrueFalseFalse175866474717586647471767012448TrueTrueFalseTrueTrue7.200559e+09360001452113True4776 / 1443 / ع / 187Trueمكتب خيال الاركان للعقار4.0نوع العرض / شقه علويه بمخطط حطين بالقرب من مطار ابها موقع العقار / مخطط حطين ( حي الروابي ) الواجهه / يقع علي واجهه غربيه قيمه العقار / 540 الف شامل جميع الضمانات علي التركيبات سباكه كهربا اشراف هندسي مصعد راكب واصل جميع الخدمات ( تحليه - الياف - صرف ) مكونات الشقه مدخل لضيافه الرجال ومدخل للعايله مجلس ضيافه رجال مع بلكونه مطله مع مغاسل ودوره مياه خاصه مقلط طعام للرجال مطبخ وغرفه غسيل مجلس ضيافه نساء مع مغاسل ودوره مياه صاله جلوس عايليه قسم خاص لغرف النوم غرفه نوم ماستر مع حمام ومغاسل غرفه نوم بنات غرفه نوم اولاد حمام ومغاسل لغرف النوم درج داخلي من الشقه للسطح['000635469_1758664482914.jpg', '000635460_1758664482938.jpg', '000635464_1758664482904.jpg', '000635468_1758664482933.jpg', '000635466_1758664482925.jpg', '000635461_1758664482927.jpg', '000635467_1758664482951.jpg', '000635466_1758664527789.jpg', '000635467_1758664527811.jpg', '000635464_1758664527810.jpg', '000635462_1758664527820.jpg', '000635461_1758664527820.jpg', '000635465_1758664527811.jpg', '000635467_1758664527807.jpg', '000635469_1758664527819.jpg', '000635465_1758664559149.jpg', '000635466_1758664559149.jpg', '000635469_1758664559158.jpg']['000635462_1758664629721']ابها_حي القريقر
66485183شقه للبيع في شارع ربيعه القرشي, حي البوادي, مدينه جده, منطقه مكه المكرمهhttps://sa.aqar.fm/شقق-للبيع/جده/شمال-جده/حي-البوادي/شارع-البازجي-حي-الربوه-جده-جده-6485183558000.0NaNNaNNaNNaNNaN127.0127.444.03.01.01.04.00.0FalseFalseFalse1FalseFalseFalseFalseFalseFalseTrueFalseTrueTrueFalseFalseTrueFalseFalseNaNشمال جدهجدهحي البواديشارع ربيعه القرشي, حي البوادي, مدينه جده, منطقه مكه المكرمه21.61159839.1651446saleapartmentFalseشقه للبيعApartment for saleشقق للبيعشقق-للبيع/شقق-للبيع['شقه', 'شقق', 'للبيع']شقق للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه مدخل خاص بالصور و شقق تمليك. يمكنك ايجاد شقق للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه مدخل خاص بسعر مناسب6saleFalseTrueFalseFalse176441452617647429991767012448TrueTrueFalseTrueTrue7.200783e+09860002719270True3 / 332 / ع263 / بTrueشركه ارتاس للعقارات2.0شقه راقيه بتشطيبات عاليه الجوده من ارتاس للتطوير العقاري، تجمع بين الفخامه والراحه في تصميم متقن يلبي تطلعات الباحثين عن سكن يقدم قيمه حقيقيه وتجربه معيشيه متكامله. تتكون الشقه من 4 غرف واسعه و 3 حمامات بتجهيزات حديثه، اضافه الي صاله رحبه مثاليه للضيافه، مع مدخلين مستقلين يوفران اعلي درجات الخصوصيه والمرونه في الاستخدام. تتميز الشقه بـ عزل صوتي وحراري دبل يضمن اقصي درجات الراحه داخل المنزل، الي جانب ضمان 50 سنه علي شبكه السباكه، وتامين التعاونيه علي كامل المبني ضد العيوب الخفيه، مما يعكس التزام ارتاس باعلي معايير الجوده ويمنح المالك راحه وامانا طويلي المدي. ⸻ مميزات الشقه: • مدخلان مستقلان بخصوصيه عاليه • عداد مياه راكب وجاهز للاستخدام • خزان مياه مستقل (علوي + سفلي) • الياف بصريه جاهزه للاتصال السريع • عوازل صوتيه وحراريه دبل لجميع النوافذ • تشطيبات اوروبيه فاخره بمعايير حديثه • مصعدان للعماره • موقف خاص مع مضخه مياه لغسيل السيارات للاستفسار وحجز مواعيد الزياره : مدير المبيعات 0540050730['033964678_1764413104742.jpg', '033964675_1764518503390.jpg', '033964678_1764518503391.jpg', '033964672_1764518503373.jpg', '033964678_1764518531126.jpg', '033964677_1764518531122.jpg', '033964677_1764519595628.jpg', '033964671_1764519611630.jpg', '033964672_1764519637676.jpg']['033964677_1764413166443']جده_حي البوادي
76498917شقه للبيع في شارع تقي الدين التميمي, حي المهديه, مدينه الرياض, منطقه الرياضhttps://sa.aqar.fm/شقق-للبيع/الرياض/غرب-الرياض/حي-المهديه/شارع-تقي-الدين-التميمي-حي-المهديه-مدينه-الرياض-منطقه-الرياض-6498917717000.0NaNNaNNaNNaNNaN736.0736.002.03.01.01.02.02.0TrueFalseFalse1FalseFalseFalseFalseFalseFalseFalseFalseTrueTrueFalseFalseFalseFalseFalseNaNغرب الرياضالرياضحي المهديهشارع تقي الدين التميمي, حي المهديه, مدينه الرياض, منطقه الرياض24.63316746.4842666saleapartmentFalseشقه للبيعApartment for saleشقق للبيعشقق-للبيع/شقق-للبيع['شقه', 'شقق', 'للبيع']شقق للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه مدخل خاص بالصور و شقق تمليك. يمكنك ايجاد شقق للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه مدخل خاص بسعر مناسب6saleFalseTrueFalseFalse176522659517652265951767012448TrueTrueFalseTrueTrue7.200790e+098116847699400000True2566/ا8363Trueشركه مدار النماء للتطوير والاستثمار العقاريNaNكوارزو المهديه من مدار العقاريه وحدات سكنيه حديثه وفاخره بتصاميم مريحه وخصوصيه عاليه ومجهزه بانظمه الدخول الذكي. يتميز المبني بتشطيبات ممتازه ومساحات مدروسه وبييه سكنيه هاديه في غرب الرياض. خيار مثالي للعايلات والمهنيين الباحثين عن تملك مسكن مميز في حي هادي ومترابط المتبقي عدد محدود من الوحدات السكنيه تفاصيل الوحدات: 2 او 3 غرف نوم مجلس وصاله 3 دورات مياه مساحات من ١١١م - ١٦٦م مميزات اضافيه: تشطيبات فاخره وضمانات موقف خاص لكل شقه نظام دخول ذكي وكاميرات مراقبه مجلس منفصل داخل الشقه وبلكونات عدادات كهرباء ومياه مستقله نقبل جميع البنوك للاستفسار وحجز موعد زياره، نامل زياره الموقع من الساعه ٤م وحتي ١٠م، او التواصل معنا عبر الواتس['045007361_1765226355207.jpg', '045007368_1765226355188.jpg', '045007363_1765226355196.jpg', '045007369_1765226355163.jpg', '045007360_1765226355201.jpg', '045007363_1765294885448.jpg', '045007363_1765294885482.jpg', '045007362_1765294885436.jpg', '045007363_1765294885456.jpg', '045007360_1765294885473.jpg', '045007362_1765294885486.jpg', '045007364_1765294885414.jpg', '045007365_1765294885479.jpg']['045007364_1765226528790']الرياض_حي المهديه
86494770شقه للبيع في حي الوفاء, مدينه خميس مشيط, منطقه عسيرhttps://sa.aqar.fm/شقق-للبيع/خميس-مشيط/حي-النهضه/حي-الوفاء-مدينه-خميس-مشيط-منطقه-عسير-6494770550000.0NaNNaNNaNNaNNaN201.0201.506.0NaNNaNNaN6.0NaNFalseFalseFalse0FalseFalseFalseFalseFalseFalseFalseFalseTrueTrueTrueFalseFalseFalseFalseNaNNaNخميس مشيطحي النهضهحي الوفاء, مدينه خميس مشيط, منطقه عسير18.34516342.7522606saleapartmentFalseشقه للبيعApartment for saleشقق للبيعشقق-للبيع/شقق-للبيع['شقه', 'شقق', 'للبيع']شقق للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه مدخل خاص بالصور و شقق تمليك. يمكنك ايجاد شقق للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه مدخل خاص بسعر مناسب6saleFalseTrueFalseFalse176501642117650164211767012448TrueTrueFalseTrueTrue7.200786e+09395024031465True703 / 1424 / ع / 2345Trueمكتب خيال الاركان للعقار4.0نوع العرض / شقه ارضيه بمدخل سياره موقع العقار / دره الموسي خميس مشيط السعر / 550 الف شقق دور ارضي بموقع مميز جدا بحي دره الموسي بالقرب من ممشي الراقي وجميع الخدمات شامل جميع الضمانات علي التركيبات سباكه كهربا اشراف هندسي تامين التعاونيه واصل جميع الخدمات مكونات الشقه الارضيه حوش مدخل سياره مدخل لضيافه الرجال ومدخل للعايله مجلس ضيافه رجال مع مغاسل ودوره مياه مقلط طعام للرجال مع بلكونه مطله مطبخ وغرفه غسيل مجلس ضيافه نساء مع مغاسل ودوره مياه صاله جلوس عايليه قسم خاص لغرف النوم غرفه نوم ماستر مع حمام ومغاسل غرفه نوم بنات ماستر مع حمام ومغاسل غرفه نوم اولاد['000635462_1765016222144.jpg', '000635461_1765016240874.jpg', '000635466_1765016240866.jpg', '000635469_1765016240885.jpg', '000635468_1765016240868.jpg', '000635469_1765016240851.jpg', '000635462_1765016289131.jpg', '000635466_1765016289068.jpg', '000635464_1765016289026.jpg', '000635467_1765016289063.jpg', '000635465_1765016289069.jpg', '000635465_1765016289068.jpg', '000635468_1765016289068.jpg', '000635463_1765016289029.jpg', '000635461_1765016311921.jpg', '000635467_1765016312015.jpg', '000635465_1765016312016.jpg', '000635465_1765016312011.jpg', '000635464_1765016312005.jpg', '000635460_1765016312041.jpg', '000635468_1765016312053.jpg']['000635462_1765016371105']خميس مشيط_حي النهضه
116381312دور للبيع في شارع الجارود السلمي, حي عكاظ, مدينه الرياض, منطقه الرياضhttps://sa.aqar.fm/دور-للبيع/الرياض/جنوب-الرياض/حي-عكاظ/شارع-الجارود-السلمي-حي-عكاظ-مدينه-الرياض-منطقه-الرياض-6381312695000.0NaNNaNNaNNaNNaN200.0200.004.05.02.0NaN4.02.0FalseFalseFalse0FalseFalseFalseFalseFalseFalseTrueFalseTrueTrueFalseFalseTrueTrueTrueNaNجنوب الرياضالرياضحي عكاظشارع الجارود السلمي, حي عكاظ, مدينه الرياض, منطقه الرياض24.50502146.67149822salefloorFalseدور للبيعFloor for saleدور للبيعدور-للبيع/دور-للبيع['دور للبيع', 'ادوار للبيع', 'دور ارضي للبيع', 'بيت دور للبيع', 'ادوار تمليك']ادوار للبيع الرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه عمر العقار اقل من 5 سنوات، يمكنك البحث عن دور ارضي او اول او ثاني باسعار مناسبه علي عقار21saleFalseTrueFalseFalse175785590417578559041767012448TrueTrueFalseTrueFalse7.200679e+09360001255419True3027 / 21115 / 1Trueشركه الالهام الواضح لخدمات الاعمال شركه شخص واحد4.0السلام عليكم - بيع مباشر من الشركه (لا يوجد سعي) - دور اول مع علوي مساحه 505 متر - عباره عن دورين تقريبا - تاون هاوس - مدخل سياره - تاسيس مصعد - غرف نوم جميعها ماستر مع اوفيس بصاله عايليه مفتوحه - غرفه خادمه مع دوره مياه - وحدات سكنيه نظام ادوار - البيع مباشر من الشركه ليس عليه سعي - خصوصيه تامه - صك ملكيه مستقل - عداد كهرباء مستقل - خزان ماء مستقل - فايبر انترنت راكب من شركه STC - اشراف هندسي الشركه المطوره & شركه ملاذ للتامين ضد العيوب الخفيه & اشراف مكتب هندسي مستقل معتمد - كافه الضمانات - تصميم معماري للمهندس عبدالرحمن الزعاقي المعروف['032579409_1762261496606.jpg', '032579405_1762656344653.jpg', '032579407_1763392061595.jpg', '032579403_1763392061567.jpg', '032579407_1763393209194.jpg', '032579407_1763393209197.jpg', '032579403_1763393209205.jpg']NaNالرياض_حي عكاظ
126488825شقه للبيع في شارع احمد بن عبدالرحمن النحراوي, حي الوفاء, مدينه خميس مشيط, منطقه عسيرhttps://sa.aqar.fm/شقق-للبيع/خميس-مشيط/حي-النهضه/شارع-احمد-بن-عبدالرحمن-النحراوي-حي-الوفاء-مدينه-خميس-مشيط-منطقه-عسير-6488825530000.0NaNNaNNaNNaNNaN223.0223.506.0NaNNaNNaN6.0NaNFalseFalseFalse0FalseFalseFalseFalseFalseFalseFalseFalseTrueTrueTrueFalseFalseFalseFalseNaNNaNخميس مشيطحي النهضهشارع احمد بن عبدالرحمن النحراوي, حي الوفاء, مدينه خميس مشيط, منطقه عسير18.33818642.7507096saleapartmentFalseشقه للبيعApartment for saleشقق للبيعشقق-للبيع/شقق-للبيع['شقه', 'شقق', 'للبيع']شقق للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه مدخل خاص بالصور و شقق تمليك. يمكنك ايجاد شقق للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه مدخل خاص بسعر مناسب6saleFalseTrueFalseFalse176460775817646077581767012448TrueTrueFalseTrueFalse7.200780e+09360001571661True418 / 1415 / ج / 2499Trueمكتب خيال الاركان للعقار4.0نوع العرض / شقه دور علوي موقع العقار / حي الراقي خميس مشيط الواجهه / يقع علي واجهه شماليه علي بارحه قيمه الشقه / 530 الف ‼ملحوظه ‼ الشقه الدور الاخير لها درج داخلي للسطح الشقق العلويه لها مصعد راكب وسطح خاص لكل شقه مكونات الشقق مدخل لضيافه الرجال ومدخل للعايله مجلس ضيافه رجال مع مغاسل ودوره مياه مقلط طعام للرجال مطبخ وغرفه غسيل ومستودع مجلس ضيافه نساء مفتوح مع الصاله مع مغاسل ودوره مياه غرفه خادمه بحمام خاص قسم خاص لغرف النوم غرفه نوم ماستر مع حمام ومغاسل غرفه نوم بنات غرفه نوم اولاد حمام يخدم غرف النوم['000635465_1764607358471.jpg', '000635464_1764607372554.jpg', '000635464_1764607383630.jpg', '000635463_1764607383634.jpg', '000635466_1764607398466.jpg', '000635464_1764607398338.jpg', '000635465_1764607398474.jpg', '000635468_1764607398477.jpg', '000635469_1764607398506.jpg', '000635466_1764607398360.jpg', '000635462_1764607398502.jpg', '000635460_1764607398509.jpg', '000635462_1764607416023.jpg', '000635463_1764607416029.jpg', '000635462_1764607416012.jpg', '000635465_1764607416016.jpg', '000635468_1764607416033.jpg', '000635460_1764607416033.jpg', '000635467_1764607416029.jpg']NaNخميس مشيط_حي النهضه
idtitleurlpricemeter_priceprice_2_paymentsprice_4_paymentsprice_12_paymentsrnpl_monthly_pricearea_sqmdeed_areanum_bedroomsnum_bathroomsnum_living_roomsnum_kitchensnum_roomsfloor_levelfurnishedduplexacliftmaid_roomdriver_roompoolbasementbackyardplaygroundcar_entrancestairswater_availabilityelectrical_availabilitydrainage_availabilityprivate_rooftwo_entrancesspecial_entranceapartment_in_villastreet_widthdirectioncitydistrictaddresslatitudelongitudecategory_idcategory_ga_listing_typecategory_ga_property_categorycategory_is_rentcategory_namecategory_encategory_pluralcategory_uricategory_pathcategory_keywordscategory_descriptioncategory_indexsale_typeis_rentalis_saleis_auctionis_daily_rentalcreate_timepublished_atlast_updateverifiedboostedpremiumhas_imghas_videoad_license_numberdeed_numberrega_licensedplan_noparcel_nouser_verifiedcompany_nameuser_paid_tierdescriptionimagesvideoslocation
62386482541فيلا للبيع في شارع عبدالله بن وهب, حي المهديه, مدينه الرياض, منطقه الرياضhttps://sa.aqar.fm/فلل-للبيع/الرياض/غرب-الرياض/حي-المهديه/شارع-عبدالله-بن-وهب-حي-المهديه-مدينه-الرياض-منطقه-الرياض-64825414600000.0NaNNaNNaNNaNNaN405.0405.005.0NaNNaNNaN5.0NaNFalseFalseFalse0FalseFalseFalseFalseFalseFalseFalseFalseFalseTrueFalseFalseFalseFalseFalse15.0غرب الرياضالرياضحي المهديهشارع عبدالله بن وهب, حي المهديه, مدينه الرياض, منطقه الرياض24.65411846.5380213salevillaFalseفيلا للبيعVilla for saleفلل للبيعفلل-للبيع/فلل-للبيع['فيلا', 'دوبلكس', 'دبلكس', 'دوبلكسات', 'فلل', 'للبيع']فلل للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه فلل وقصور فاخره و قصور للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه فلل وقصور فاخره. يمكنك البحث عن فلل بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه فلل وقصور فاخره بسعر مناسب3saleFalseTrueFalseFalse176417791717641779171766920745TrueFalseFalseTrueTrue7.200775e+099749429791100000True2566/ب2811Trueشركه نوس العقاريه شركه شخص واحد2.0فيلا بتصميم حديث وطراز عالي المساحه 405 م الموقع حي المهديه..['049685757_1764177782403.jpg', '049685758_1764177798504.jpg', '049685756_1764177798518.jpg', '049685751_1764177798531.jpg', '049685754_1764177798526.jpg', '049685750_1764177798502.jpg', '049685753_1764177798531.jpg', '049685751_1764177798505.jpg', '049685750_1764177798521.jpg', '049685755_1764177816518.jpg', '049685750_1764177816538.jpg', '049685753_1764177816521.jpg', '049685754_1764177816547.jpg', '049685753_1764177816557.jpg', '049685750_1764177816540.jpg', '049685758_1764177816541.jpg', '049685752_1764177816536.jpg', '049685750_1764177830748.jpg', '049685752_1764177830753.jpg', '049685750_1764177830760.jpg', '049685759_1764177830762.jpg', '049685755_1764177830779.jpg', '049685751_1764177830757.jpg', '049685757_1764177830768.jpg', '049685756_1764177830786.jpg', '049685756_1764177844479.jpg', '049685757_1764177844465.jpg']['049685755_1764177851612']الرياض_حي المهديه
62396508143فيلا للبيع في شارع عبدالغني البشتي, حي المهديه, مدينه الرياض, منطقه الرياضhttps://sa.aqar.fm/فلل-للبيع/الرياض/غرب-الرياض/حي-المهديه/شارع-عبدالغني-البشتي-حي-المهديه-مدينه-الرياض-منطقه-الرياض-65081432600000.0NaNNaNNaNNaNNaN300.0300.006.0NaNNaNNaN6.0NaNFalseFalseFalse0FalseFalseFalseFalseFalseFalseFalseFalseFalseTrueFalseFalseFalseFalseFalse20.0غرب الرياضالرياضحي المهديهشارع عبدالغني البشتي, حي المهديه, مدينه الرياض, منطقه الرياض24.65953046.5212633salevillaFalseفيلا للبيعVilla for saleفلل للبيعفلل-للبيع/فلل-للبيع['فيلا', 'دوبلكس', 'دبلكس', 'دوبلكسات', 'فلل', 'للبيع']فلل للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه فلل وقصور فاخره و قصور للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه فلل وقصور فاخره. يمكنك البحث عن فلل بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه فلل وقصور فاخره بسعر مناسب3saleFalseTrueFalseFalse176582005317658200531766920704TrueFalseFalseTrueTrue7.200798e+09560026199594True2566 / ب2518 / ا / 2 / 2Trueشركه نوس العقاريه شركه شخص واحد2.0عد الفيلا بمساحه 300 متر مربع خيارا مثاليا للعايلات التي تبحث عن الراحه والخصوصيه مع مساحه مناسبه للتصميم العصري. تتميز هذه المساحه بامكانيه توزيع عملي ومتوازن بين مناطق المعيشه والاستقبال وغرف النوم. غالبا تتكون الفيلا من طابق ارضي يضم مجلسا للضيوف، وصاله معيشه واسعه، ومطبخا، وحماما، مع امكانيه وجود حديقه خارجيه وموقف سيارات. اما الطابق العلوي فيشمل عاده من ثلاث الي اربع غرف نوم، من بينها غرفه نوم رييسيه بحمام خاص، اضافه الي حمام مشترك وبلكونه او صاله عايليه. توفر فيلا 300 متر مرونه كبيره في التصميم الداخلي والخارجي، وتناسب مختلف الاذواق، سواء الكلاسيكيه او العصريه، مع امكانيه الاستفاده من الاضاءه الطبيعيه والتهويه الجيده، مما يجعلها مسكنا عمليا ومريحا للحياه اليوميه. الموقع حي المهديه['049685754_1765819914317.jpg', '049685753_1765819931611.jpg', '049685754_1765819931617.jpg', '049685754_1765819931629.jpg', '049685754_1765819931636.jpg', '049685750_1765819931620.jpg', '049685756_1765819931613.jpg', '049685750_1765819931637.jpg', '049685755_1765819931625.jpg', '049685754_1765819950522.jpg', '049685757_1765819950256.jpg', '049685757_1765819950832.jpg', '049685750_1765819950258.jpg', '049685756_1765819950260.jpg', '049685752_1765819950233.jpg', '049685752_1765819950249.jpg', '049685753_1765819950252.jpg']['049685752_1765820044353']الرياض_حي المهديه
62406508131فيلا للبيع في شارع ابي بكر الاجري, حي المهديه, مدينه الرياض, منطقه الرياضhttps://sa.aqar.fm/فلل-للبيع/الرياض/غرب-الرياض/حي-المهديه/شارع-ابي-بكر-الاجري-حي-المهديه-مدينه-الرياض-منطقه-الرياض-65081312600000.0NaNNaNNaNNaNNaN300.0300.006.0NaNNaNNaN6.0NaNFalseFalseFalse0FalseFalseFalseFalseFalseFalseFalseFalseFalseTrueFalseFalseFalseFalseFalse20.0غرب الرياضالرياضحي المهديهشارع ابي بكر الاجري, حي المهديه, مدينه الرياض, منطقه الرياض24.65818046.5197393salevillaFalseفيلا للبيعVilla for saleفلل للبيعفلل-للبيع/فلل-للبيع['فيلا', 'دوبلكس', 'دبلكس', 'دوبلكسات', 'فلل', 'للبيع']فلل للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه فلل وقصور فاخره و قصور للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه فلل وقصور فاخره. يمكنك البحث عن فلل بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه فلل وقصور فاخره بسعر مناسب3saleFalseTrueFalseFalse176581980117658198011766920701TrueFalseFalseTrueTrue7.200798e+09960026199593True2566 / ب2518 / ا / 2 / 1Trueشركه نوس العقاريه شركه شخص واحد2.0عد الفيلا بمساحه 300 متر مربع خيارا مثاليا للعايلات التي تبحث عن الراحه والخصوصيه مع مساحه مناسبه للتصميم العصري. تتميز هذه المساحه بامكانيه توزيع عملي ومتوازن بين مناطق المعيشه والاستقبال وغرف النوم. غالبا تتكون الفيلا من طابق ارضي يضم مجلسا للضيوف، وصاله معيشه واسعه، ومطبخا، وحماما، مع امكانيه وجود حديقه خارجيه وموقف سيارات. اما الطابق العلوي فيشمل عاده من ثلاث الي اربع غرف نوم، من بينها غرفه نوم رييسيه بحمام خاص، اضافه الي حمام مشترك وبلكونه او صاله عايليه. توفر فيلا 300 متر مرونه كبيره في التصميم الداخلي والخارجي، وتناسب مختلف الاذواق، سواء الكلاسيكيه او العصريه، مع امكانيه الاستفاده من الاضاءه الطبيعيه والتهويه الجيده، مما يجعلها مسكنا عمليا ومريحا للحياه اليوميه. الموقع حي المهديه['049685751_1765819391963.jpg', '049685757_1765819509455.jpg', '049685754_1765819509771.jpg', '049685757_1765819509473.jpg', '049685758_1765819509443.jpg', '049685754_1765819509435.jpg', '049685753_1765819509888.jpg', '049685755_1765819510613.jpg', '049685759_1765819509444.jpg', '049685755_1765819556947.jpg', '049685759_1765819556913.jpg', '049685750_1765819556921.jpg', '049685758_1765819556956.jpg', '049685757_1765819556923.jpg', '049685753_1765819556924.jpg', '049685752_1765819557395.jpg', '049685751_1765819556918.jpg']['049685757_1765819678960']الرياض_حي المهديه
62416482327فيلا للبيع في شارع علي الجمال, حي المهديه, مدينه الرياض, منطقه الرياضhttps://sa.aqar.fm/فلل-للبيع/الرياض/غرب-الرياض/حي-المهديه/شارع-علي-الجمال-حي-المهديه-مدينه-الرياض-منطقه-الرياض-64823273200000.0NaNNaNNaNNaNNaN360.0360.006.0NaNNaNNaN6.0NaNFalseFalseFalse0FalseFalseFalseFalseFalseFalseFalseFalseFalseTrueFalseFalseFalseFalseFalse20.0غرب الرياضالرياضحي المهديهشارع علي الجمال, حي المهديه, مدينه الرياض, منطقه الرياض24.66075446.5193373salevillaFalseفيلا للبيعVilla for saleفلل للبيعفلل-للبيع/فلل-للبيع['فيلا', 'دوبلكس', 'دبلكس', 'دوبلكسات', 'فلل', 'للبيع']فلل للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه فلل وقصور فاخره و قصور للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه فلل وقصور فاخره. يمكنك البحث عن فلل بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه فلل وقصور فاخره بسعر مناسب3saleFalseTrueFalseFalse176417140017641714001766920696TrueFalseFalseTrueTrue7.200775e+09498501000141True2566877 / 1 / 2 / 1Trueشركه نوس العقاريه شركه شخص واحد2.0فيلا م. 360 الموقع المهديه يتميز بالمربع الذهبي اول الحي['049685753_1764171136261.jpg', '049685750_1764171136221.jpg', '049685755_1764171184241.jpg', '049685756_1764171184233.jpg', '049685751_1764171184224.jpg', '049685757_1764171184229.jpg', '049685755_1764171184226.jpg', '049685754_1764171184255.jpg', '049685750_1764171184245.jpg', '049685755_1764171184243.jpg', '049685756_1764171205192.jpg', '049685755_1764171205208.jpg']['049685758_1764171269109']الرياض_حي المهديه
62426523330فيلا للبيع في شارع السيل الكبير, حي المهديه, مدينه الرياض, منطقه الرياضhttps://sa.aqar.fm/فلل-للبيع/الرياض/غرب-الرياض/حي-المهديه/شارع-السيل-الكبير-حي-المهديه-مدينه-الرياض-منطقه-الرياض-65233302200000.0NaNNaNNaNNaNNaN378.0378.735.0NaNNaNNaN5.0NaNFalseFalseFalse0FalseFalseFalseFalseFalseFalseFalseFalseTrueTrueFalseFalseFalseFalseFalse15.0غرب الرياضالرياضحي المهديهشارع السيل الكبير, حي المهديه, مدينه الرياض, منطقه الرياض24.66053646.5195803salevillaFalseفيلا للبيعVilla for saleفلل للبيعفلل-للبيع/فلل-للبيع['فيلا', 'دوبلكس', 'دبلكس', 'دوبلكسات', 'فلل', 'للبيع']فلل للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه فلل وقصور فاخره و قصور للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه فلل وقصور فاخره. يمكنك البحث عن فلل بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه فلل وقصور فاخره بسعر مناسب3saleFalseTrueFalseFalse176685565517668556551766920627TrueFalseFalseTrueTrue7.200814e+092346823667800002True2566/ب4578Trueشركه نوس العقاريه شركه شخص واحد2.0فيلا بمساحه 225 م² تعتبر ـ في كثير من المخططات ـ فاخره ومريحه لعايله متوسطه او كبيره، وتقسم عاده الي: الطابق الارضي مدخل سياره (او كراج) مجلس / استقبال صاله عايليه كبيره مطبخ (/مستودع) حمام ضيوف حديقه اماميه او خلفيه (حسب التصميم ومساحه الارض) الطابق العلوي غرف نوم (غالبا 3–4 غرف) غرفه رييسيه + حمام داخلي + خزانه ملابس حمام مشترك/ اضافي بلكونه في بعض الغرف الموقع حي المهديه['049685756_1766855562437.jpg', '049685751_1766855573453.jpg', '049685751_1766855573476.jpg', '049685753_1766855573469.jpg', '049685751_1766855573462.jpg', '049685751_1766855573474.jpg', '049685757_1766855573495.jpg', '049685752_1766855573474.jpg', '049685758_1766855573475.jpg', '049685754_1766855594312.jpg', '049685756_1766855594292.jpg', '049685755_1766855594289.jpg', '049685752_1766855594294.jpg', '049685752_1766855594303.jpg', '049685759_1766855594315.jpg', '049685757_1766855594300.jpg', '049685752_1766855594299.jpg', '049685756_1766855622522.jpg', '049685758_1766855622520.jpg', '049685755_1766855622532.jpg', '049685758_1766855622516.jpg']['049685751_1766855631300']الرياض_حي المهديه
62446385447شقه للبيع في شارع امين بن محمد مرداد, حي المهديه, مدينه الرياض, منطقه الرياضhttps://sa.aqar.fm/شقق-للبيع/الرياض/غرب-الرياض/حي-المهديه/شارع-امين-بن-محمد-مرداد-حي-المهديه-مدينه-الرياض-منطقه-الرياض-63854471070000.0NaNNaNNaNNaNNaN131.0131.383.0NaNNaNNaN3.0NaNFalseFalseFalse0FalseFalseFalseFalseFalseFalseFalseFalseTrueTrueTrueFalseFalseFalseFalseNaNغرب الرياضالرياضحي المهديهشارع امين بن محمد مرداد, حي المهديه, مدينه الرياض, منطقه الرياض24.65551946.5109746saleapartmentFalseشقه للبيعApartment for saleشقق للبيعشقق-للبيع/شقق-للبيع['شقه', 'شقق', 'للبيع']شقق للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه مدخل خاص بالصور و شقق تمليك. يمكنك ايجاد شقق للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه مدخل خاص بسعر مناسب6saleFalseTrueFalseFalse175804426317580442631766920378TrueFalseFalseTrueTrue7.200683e+096813381609300001True2566/ا6450Trueموسسه موافقه العقاريه2.0اسعد الله جميع اوقاتكم. نقدم لكم شقق تمليك تقع في موقع حيوي بمساحات موحده المساحات موحده (130) الدور الارضي والدور الاول و الثاني مكونات الشقق : مشروع شقق فاخره باطلالات متميزه تتكون من 5 شقق بتصميم طيب جدا في كل شقه مجلس رجال +صاله عايليه + مطبخ + 3 غرف نوم وحده ماستر وثنتين بدوره مياه خارجيه جميع الشقق معها غرفه سايق وتحتوي علي • تصاميم مميزه _ جوده ف التنفيذ _ جوده المواد المستخدمه _ مدخل سياره _ مواقف خاصه _ دخول ذكي _ مصعد * تامين ملاذ علي الهيكل الانشايي * ضمانات السباكه و الكهرباء * مزوده باجراءت السلامه وفق لانظمه الدفاع المدني لتجربه فريده من نوعها , تبقي وحدات سكنيه قليله. احجز وحدتك الان وكن جزء من مجتمعاتنا ابو سعد 0500171395['040578561_1758043730888.jpg', '040578566_1758043730901.jpg', '040578560_1758043730959.jpg', '040578561_1758043730897.jpg', '040578567_1758043730879.jpg', '040578561_1758043730883.jpg', '040578568_1758043730902.jpg', '040578562_1758043730899.jpg', '040578566_1758043746054.jpg', '040578566_1758043746040.jpg', '040578565_1758043746067.jpg', '040578568_1758043746078.jpg', '040578562_1758043746039.jpg', '040578569_1758043746046.jpg', '040578567_1758043746052.jpg', '040578565_1758043746049.jpg', '040578562_1758043762005.jpg', '040578560_1758043762010.jpg', '040578567_1758043762061.jpg', '040578560_1758043762011.jpg', '040578565_1758043762017.jpg', '040578564_1758043762012.jpg', '040578565_1758043762056.jpg', '040578562_1758043762004.jpg', '040578562_1758043777800.jpg', '040578561_1758043777811.jpg', '040578560_1758043777798.jpg', '040578569_1758043777796.jpg', '040578569_1758043777815.jpg', '040578564_1758043777815.jpg']['040578561_1758043790093']الرياض_حي المهديه
62486479026شقه للبيع في شارع القبه, حي اشبيليه, مدينه الرياض, منطقه الرياضhttps://sa.aqar.fm/شقق-للبيع/الرياض/شرق-الرياض/حي-اشبيليه/شارع-القبه-حي-اشبيليه-مدينه-الرياض-منطقه-الرياض-6479026750000.0NaNNaNNaNNaNNaN129.0129.244.02.01.00.04.00.0FalseFalseFalse0FalseFalseFalseFalseFalseFalseFalseFalseTrueTrueTrueFalseFalseFalseFalseNaNشرق الرياضالرياضحي اشبيليهشارع القبه, حي اشبيليه, مدينه الرياض, منطقه الرياض24.79273746.7754116saleapartmentFalseشقه للبيعApartment for saleشقق للبيعشقق-للبيع/شقق-للبيع['شقه', 'شقق', 'للبيع']شقق للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه مدخل خاص بالصور و شقق تمليك. يمكنك ايجاد شقق للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه مدخل خاص بسعر مناسب6saleFalseTrueFalseFalse176398335917639833591766997772TrueFalseFalseTrueTrue7.200772e+091573690867500012True2958/ا88 + 90 + 92Trueشركه الانشاء المتكامل للاستثمار2.0شقه للبيع - دور ارضي عمر الشقه (18سنه) الموقع: الرياض - حي اشبيليه موقع مميز وقريب من المدارس، الخدمات، والاسواق تم ترميم الشقه بالكامل تشطيب حديث وجاهزه للسكن مواصفات الشقه: - مجلس مستقل - صاله معيشه واسعه - مطبخ - 3 غرف نوم - دورتين مياه - حوش خاص - موقف خاص للسياره - غرفه غسيل مميزات اضافيه: - خصوصيه عاليه - مناسبه للعايلات - حي هادي ومخدوم بالكامل - عداد كهرباء مستقل للتواصل / 0530580077['002508177_1763983175791.jpg', '002508176_1763983175803.jpg', '002508174_1763983175795.jpg', '002508178_1763983175790.jpg', '002508173_1763983175803.jpg', '002508176_1763983194465.jpg', '002508175_1763983229195.jpg', '002508170_1763983229175.jpg', '002508173_1763983229189.jpg', '002508176_1763983229194.jpg', '002508176_1763983229182.jpg', '002508178_1763983229177.jpg', '002508171_1763983229185.jpg']['002508176_1763983307296']الرياض_حي اشبيليه
62496427826فيلا للبيع في شارع جبل نمره, حي قرطبه, مدينه الرياض, منطقه الرياضhttps://sa.aqar.fm/فلل-للبيع/الرياض/شرق-الرياض/حي-قرطبه/شارع-جبل-نمره-حي-قرطبه-مدينه-الرياض-منطقه-الرياض-64278262700000.0NaNNaNNaNNaNNaN360.0360.005.04.02.01.05.0NaNFalseFalseFalse0FalseTrueFalseFalseTrueFalseTrueFalseTrueTrueFalseFalseFalseFalseFalse15.0شرق الرياضالرياضحي قرطبهشارع جبل نمره, حي قرطبه, مدينه الرياض, منطقه الرياض24.82919846.7442653salevillaFalseفيلا للبيعVilla for saleفلل للبيعفلل-للبيع/فلل-للبيع['فيلا', 'دوبلكس', 'دبلكس', 'دوبلكسات', 'فلل', 'للبيع']فلل للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه فلل وقصور فاخره و قصور للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه فلل وقصور فاخره. يمكنك البحث عن فلل بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه فلل وقصور فاخره بسعر مناسب3saleFalseTrueFalseFalse176069329117606932911766997422TrueFalseFalseTrueTrue7.200727e+09862015000517True2231 / ب134 / 1Trueشركه الانشاء المتكامل للاستثمار2.0للبيع فيلا نظام ادوار دور + دور + شقه في حي قرطبه العمر 13 سنه المساحه 360 الدور الارضي يتكون من : مجلس مقلط صاله مطبخ 3 غرف نوم غرفه سواق ملحق خارجي (مشب) الدور الاول مجلس مقلط صاله 3 غرف نوم الشقه غرفتين وصاله (تقريبا) لانها موجره السوم 2.550.000 للتواصل / 0530580077 - 0531680088['002508170_1760693045311.jpg', '002508176_1760693045163.jpg', '002508173_1760693045321.jpg', '002508178_1760693045260.jpg', '002508172_1760693045263.jpg', '002508174_1760693045266.jpg', '002508171_1760693045257.jpg', '002508175_1760693045254.jpg', '002508173_1760693081653.jpg', '002508171_1760693081581.jpg', '002508170_1760693081577.jpg', '002508171_1760693081653.jpg', '002508174_1760693081560.jpg', '002508179_1760693081560.jpg', '002508179_1760693081569.jpg', '002508173_1760693081651.jpg']['002508177_1760693103724']الرياض_حي قرطبه
62506444496شقه للبيع في شارع سالم بن عمير الاوسي, حي العارض, مدينه الرياض, منطقه الرياضhttps://sa.aqar.fm/شقق-للبيع/الرياض/شمال-الرياض/حي-العارض/شارع-سالم-بن-عمير-الاوسي-حي-العارض-مدينه-الرياض-منطقه-الرياض-64444961150000.0NaNNaNNaNNaNNaN148.0148.383.0NaNNaNNaN3.0NaNFalseFalseFalse0FalseFalseFalseFalseFalseFalseFalseFalseTrueTrueTrueFalseFalseFalseFalseNaNشمال الرياضالرياضحي العارضشارع سالم بن عمير الاوسي, حي العارض, مدينه الرياض, منطقه الرياض24.88377646.6183936saleapartmentFalseشقه للبيعApartment for saleشقق للبيعشقق-للبيع/شقق-للبيع['شقه', 'شقق', 'للبيع']شقق للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه مدخل خاص بالصور و شقق تمليك. يمكنك ايجاد شقق للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه مدخل خاص بسعر مناسب6saleFalseTrueFalseFalse176167370817616737081767006416TrueFalseFalseTrueTrue7.200742e+09360001225308True2078 / ا ب1865 / اNaNNaN2.0للبيع شقه حي العارض المساحه 148م التفاصيل 3 غرف نوم وصاله كبيره تفتح علي بلكونه ومطبخ مفتوح علي الصاله و3 دورات مياه عمر الشقه سنه نستقبل عروضكم وطالبتكم العقاريه للتواصل 0563079226['048647517_1761673158040.jpg']['048647512_1761673221930']الرياض_حي العارض
62516453943شقه للبيع في شارع سلطان بن نمر, حي الرمال, مدينه الرياض, منطقه الرياضhttps://sa.aqar.fm/شقق-للبيع/الرياض/شرق-الرياض/حي-الرمال/شارع-سلطان-بن-نمر-حي-الرمال-مدينه-الرياض-منطقه-الرياض-6453943720000.0NaNNaNNaNNaNNaN154.0154.174.0NaNNaNNaN4.0NaNFalseFalseFalse0FalseFalseFalseFalseFalseFalseFalseFalseTrueTrueFalseFalseFalseFalseFalseNaNشرق الرياضالرياضحي الرمالشارع سلطان بن نمر, حي الرمال, مدينه الرياض, منطقه الرياض24.84555246.8280386saleapartmentFalseشقه للبيعApartment for saleشقق للبيعشقق-للبيع/شقق-للبيع['شقه', 'شقق', 'للبيع']شقق للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه مدخل خاص بالصور و شقق تمليك. يمكنك ايجاد شقق للبيع بالرياض، جده، الدمام، مكه، المدينه و جميع مناطق المملكه العربيه السعوديه مدخل خاص بسعر مناسب6saleFalseTrueFalseFalse176227809117622780911766948583TrueFalseFalseTrueTrue7.200750e+09282107001328True3083357 / 1Trueموسسه مكتب روعه الملقا العقاريه2.0شقه للبيع بعماره جديده بحي الرمال *** يوجد مصعد *** الدور الاول زاويه كما يوجد مواقف خارجيه + بدروم قريبه من جميع الخدمات مساحه ( 154 ) شارع سيدين 4 غرف وحده منهم ماستر + صاله + بلكونه + مطبخ راكب + 5 مكيفات سبلت راكبه + ثلاث دوراه مياه الشقه شرحه وجديده 5 مكيفات و مطبخ راكب البيع كاش عليها بنك ٧٢٠،٠٠٠ المطلوب ٧٢٠،٠٠٠ سدد البنك و انقلها الشقه جديده مكيفات جديده راكبه و مطبخ['047039895_1762278044791.jpg', '047039891_1762278044806.jpg', '047039894_1762278044784.jpg', '047039896_1762278044828.jpg', '047039897_1762278044789.jpg', '047039894_1762278044793.jpg', '047039895_1762278044777.jpg', '047039892_1762278044835.jpg']['047039899_1762278058705']الرياض_حي الرمال